TEDSalon Berlin 2014
Hans and Ola Rosling: How not to be ignorant about the world
Hans i Ola Rosling: Jak nie być ignorantem?
Filmed:
Readability: 3.3
5,377,171 views
Ile wiesz o świecie?
Hans Rosling ze swoimi słynnymi wykresami na temat zaludnienia, zdrowia i dochodów (i bardzo, bardzo długim wskaźnikiem) udowadnia, że statystycznie masz sporą szansę mylić się w sprawach, które uważasz za znajome. Wraz z publicznością Hansa weź udział w interaktywnym quizie, a następnie syn Hansa, Ola, nauczy cię czterech sposobów na szybkie zmniejszenie ignorancji.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bioOla Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bioOla Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Hans Rosling: I'm going to ask you
0
663
2403
Hans Rosling: Zadam wam
00:15
three multiple choice questions.
1
3066
1325
trzy pytania typu A, B, C.
00:16
Use this device. Use this device to answer.
2
4391
3731
Użyjcie tego pilota, żeby odpowiedzieć.
00:20
The first question is, how did the number
3
8122
2555
Po pierwsze: jak zmieniła się liczba
00:22
of deaths per year
4
10677
2121
rocznych zgonów z powodu
00:24
from natural disaster,
5
12798
1292
katastrof naturalnych.
00:26
how did that change during the last century?
6
14090
2601
Jak zmieniła się w ostatnim stuleciu?
00:28
Did it more than double,
7
16691
1379
Wzrosła ponad dwukrotnie,
00:30
did it remain about the same in the world as a whole,
8
18070
2782
pozostała taka sama,
biorąc pod uwagę cały świat,
biorąc pod uwagę cały świat,
00:32
or did it decrease to less than half?
9
20852
2374
czy spadła poniżej połowy?
00:35
Please answer A, B or C.
10
23226
2404
Proszę odpowiedzieć A, B lub C.
00:37
I see lots of answers. This is much
faster than I do it at universities.
faster than I do it at universities.
11
25630
4100
Widzę mnóstwo odpowiedzi.
Znacznie szybciej niż na uniwersytetach.
Znacznie szybciej niż na uniwersytetach.
00:41
They are so slow. They keep
thinking, thinking, thinking.
thinking, thinking, thinking.
12
29730
3157
Oni są tacy powolni.
Wciąż tylko myślą, myślą, myślą.
Wciąż tylko myślą, myślą, myślą.
00:44
Oh, very, very good.
13
32887
2022
O, bardzo, bardzo dobrze.
00:46
And we go to the next question.
14
34909
1863
Przejdźmy do następnego pytania.
00:48
So how long did women 30 years old
15
36772
2659
Ile lat przeciętna,
trzydziestoletnia kobieta
trzydziestoletnia kobieta
00:51
in the world go to school:
16
39431
2096
chodziła do szkoły:
00:53
seven years, five years or three years?
17
41527
2034
7 lat, 5 lat czy 3 lata?
00:55
A, B or C? Please answer.
18
43561
6503
A, B czy C? Proszę odpowiedzieć.
01:02
And we go to the next question.
19
50064
2038
Przechodzimy do następnego pytania.
01:04
In the last 20 years, how did the percentage
20
52102
3921
Jak, w ostatnich 20 latach, zmienił się
01:08
of people in the world
21
56023
1827
odsetek ludzi na świecie,
01:09
who live in extreme poverty change?
22
57850
2217
żyjących w skrajnym ubóstwie?
01:12
Extreme poverty — not having
enough food for the day.
enough food for the day.
23
60067
2561
Skrajne ubóstwo -
za mało jedzenia na dzień.
za mało jedzenia na dzień.
01:14
Did it almost double,
24
62628
2061
Czy: odsetek wzrósł prawie dwa razy,
01:16
did it remain more or less the same,
25
64689
1549
właściwie się nie zmienił,
01:18
or did it halve?
26
66238
1513
czy zmniejszył się o połowę?
01:19
A, B or C?
27
67751
4020
A, B czy C?
01:23
Now, answers.
28
71771
3156
A teraz odpowiedzi.
01:26
You see,
29
74927
1094
Na tym grafie widzicie
01:28
deaths from natural disasters in the world,
30
76021
1725
zgony podczas katastrof naturalnych
01:29
you can see it from this graph here,
31
77746
1922
na świecie
01:31
from 1900 to 2000.
32
79668
2780
od 1900 do 2000 r.
01:34
In 1900, there was about half a million people
33
82448
3255
W 1900 r. pół miliona ludzi
01:37
who died every year from natural disasters:
34
85703
2087
umierało co roku
w katastrofach naturalnych,
w katastrofach naturalnych,
01:39
floods, earthquakes, volcanic
eruption, whatever, droughts.
eruption, whatever, droughts.
35
87790
5097
powodziach, trzęsieniach ziemi,
erupcjach wulkanów, suszach.
erupcjach wulkanów, suszach.
01:44
And then, how did that change?
36
92887
2720
Jak to się potem zmieniło?
01:47
Gapminder asked the public in Sweden.
37
95607
3486
Gapminder zapytał ludzi w Szwecji.
01:51
This is how they answered.
38
99093
1859
Oto jak odpowiedzieli.
01:52
The Swedish public answered like this:
39
100952
1929
Szwedzi odpowiedzieli tak:
01:54
Fifty percent thought it had doubled,
40
102881
1472
50% - że liczba się podwoiła,
01:56
38 percent said it's more or less the same,
41
104353
2205
38% - że jest mniej więcej tak samo,
01:58
12 said it had halved.
42
106558
2098
12% - że liczba spadła o połowę.
02:00
This is the best data from the disaster researchers,
43
108656
2652
A oto najlepsze dane od badaczy katastrof,
02:03
and it goes up and down,
44
111308
2966
rosną i maleją
02:06
and it goes to the Second World War,
45
114274
2552
do II wojny światowej,
02:08
and after that it starts to fall and it keeps falling
46
116826
3400
a potem zaczynają maleć
02:12
and it's down to much less than half.
47
120226
1846
i spadają dużo ponżiej 50%.
02:14
The world has been much, much more capable
48
122072
2608
Z czasem świat umie o wiele lepiej
02:16
as the decades go by
49
124680
1614
chronić ludzi przed katastrofami.
02:18
to protect people from this, you know.
50
126294
2391
02:20
So only 12 percent of the Swedes know this.
51
128685
2866
Tylko 12% Szwedów to wie.
02:23
So I went to the zoo and I asked the chimps.
52
131551
2491
Poszedłem do ZOO i zapytałem szympansy.
02:26
(Laughter) (Applause)
53
134042
9846
(Śmiech) (Brawa)
02:39
The chimps don't watch the evening news,
54
147458
3799
Szympansy nie oglądają
wieczornych wiadomości,
wieczornych wiadomości,
02:43
so the chimps,
55
151257
1458
więc wybrały losowo.
02:44
they choose by random, so the
Swedes answer worse than random.
Swedes answer worse than random.
56
152715
3432
Szwedzi odpowiedzieli gorzej niż losowo.
02:48
Now how did you do?
57
156147
2939
A wam jak poszło?
02:51
That's you.
58
159086
2962
To wy.
02:54
You were beaten by the chimps.
59
162048
2225
Szympansy was pokonały.
02:56
(Laughter)
60
164273
1790
(Śmiech)
02:58
But it was close.
61
166063
2975
Ale byliście blisko.
03:01
You were three times better than the Swedes,
62
169038
4021
Byliście trzy razy lepsi od Szwedów,
03:05
but that's not enough.
63
173059
1243
ale to nie wystarczy.
03:06
You shouldn't compare yourself to Swedes.
64
174302
2582
Nie trzeba porównywać się do Szwedów.
03:08
You must have higher ambitions in the world.
65
176884
3531
Trzeba mieć większe ambicje.
03:12
Let's look at the next answer here: women in school.
66
180415
3408
Kolejna odpowiedź: kobiety w szkole.
03:15
Here, you can see men went eight years.
67
183823
2016
Mężczyźni chodzili do szkoły 8 lat.
03:17
How long did women go to school?
68
185839
1781
A ile lat chodziły kobiety?
03:19
Well, we asked the Swedes like this,
69
187620
2749
Zapytaliśmy Szwedów
03:22
and that gives you a hint, doesn't it?
70
190369
2217
i to jest podpowiedź, prawda?
03:24
The right answer is probably the one
71
192586
2362
Prawidłowa odpowiedź to pewnie ta,
03:26
the fewest Swedes picked, isn't it?
72
194948
2735
którą wybrało najmniej Szwedów.
03:29
(Laughter)
73
197683
1503
(Śmiech)
03:31
Let's see, let's see. Here we come.
74
199186
2438
Zobaczmy. Proszę bardzo.
03:33
Yes, yes, yes, women have almost caught up.
75
201624
4401
Tak, kobiety już prawie nadgoniły.
03:38
This is the U.S. public.
76
206025
3413
To są Amerykanie.
03:41
And this is you. Here you come.
77
209438
3875
A to jesteście wy. Oto wy.
03:45
Ooh.
78
213313
4012
Ooo...
03:49
Well, congratulations, you're
twice as good as the Swedes,
twice as good as the Swedes,
79
217325
1829
Gratulacje, jesteście dwa razy
03:51
but you don't need me —
80
219154
2420
lepsi od Szwedów; mnie nie potrzebujecie.
03:53
So how come? I think it's like this,
81
221574
4814
Czemu tak się dzieje? Chyba dlatego:
03:58
that everyone is aware that there are countries
82
226388
2722
wszyscy wiedzą, że są kraje
04:01
and there are areas
83
229110
1104
i są obszary,
04:02
where girls have great difficulties.
84
230214
2138
gdzie dziewczynki mają wielkie trudności.
04:04
They are stopped when they go to school,
85
232352
1908
Zabraniają im chodzić do szkoły.
04:06
and it's disgusting.
86
234260
2065
Jest to obrzydliwe.
04:08
But in the majority of the world,
87
236325
1897
Ale w większości krajów świata,
04:10
where most people in the world live,
88
238222
1687
gdzie żyje większość ludzi,
04:11
most countries, girls today go to school
89
239909
2982
dziewczynki chodzą do szkoły
04:14
as long as boys, more or less.
90
242891
2539
tak długo jak chłopcy, mniej więcej.
04:17
That doesn't mean that gender equity is achieved,
91
245430
2059
To nie znaczy, że osiągnięto równość płci,
04:19
not at all.
92
247489
2084
wcale tak nie jest.
04:21
They still are confined to terrible, terrible limitations,
93
249573
4541
Dziewczynki wciąż są okropnie ograniczane,
04:26
but schooling is there in the world today.
94
254114
2232
ale nauczanie jest już obecne na świecie.
04:28
Now, we miss the majority.
95
256346
4095
Nie dostrzegamy większości.
04:32
When you answer, you answer
according to the worst places,
according to the worst places,
96
260441
3323
Swoje odpowiedzi czerpiecie
z najgorszych miejsc,
z najgorszych miejsc,
04:35
and there you are right, but you miss the majority.
97
263764
2856
i tu macie rację, ale pomijacie większość.
04:38
What about poverty?
98
266620
1476
A jeśli chodzi o ubóstwo?
04:40
Well, it's very clear that poverty here
99
268096
2903
Jasno widać, że ubóstwo zmnijeszyło się
04:42
was almost halved,
100
270999
1775
prawie o połowę.
04:44
and in U.S., when we asked the public,
101
272774
1679
W Stanach, gdy zapytaliśmy ludzi,
04:46
only five percent got it right.
102
274453
3984
tylko 5% podało poprawną odpowiedź.
04:50
And you?
103
278437
2869
A wy?
04:53
Ah, you almost made it to the chimps.
104
281306
3858
Prawie dorównaliście szympansom.
04:57
(Laughter) (Applause)
105
285164
2361
(Śmiech) (Brawa)
04:59
That little, just a few of you!
106
287525
5617
Tak mało brakowało, ledwie kilka osób!
05:05
There must be preconceived ideas, you know.
107
293142
3679
To muszą być stereotypy.
05:08
And many in the rich countries,
108
296821
1794
Wiele osób w bogatych krajach myśli
05:10
they think that oh, we can never end extreme poverty.
109
298615
3660
"Nigdy nie uda nam się
zlikwidować skrajnego ubóstwa".
zlikwidować skrajnego ubóstwa".
05:14
Of course they think so,
110
302275
1653
Oczywiście, że tak myślą,
05:15
because they don't even know what has happened.
111
303928
2964
bo nawet nie wiedzą, co się dzieje.
05:18
The first thing to think about the future
112
306892
2350
Aby myśleć o przyszłości,
05:21
is to know about the present.
113
309242
2021
trzeba najpierw znać teraźniejszość.
05:23
These questions were a few of the first ones
114
311263
3052
Te pytania zjawiły się jako pierwsze
05:26
in the pilot phase of the Ignorance Project
115
314315
3385
w pilotażowej fazie Projektu Ignorancja
05:29
in Gapminder Foundation that we run,
116
317700
3020
Fundacji Gapminder, którą prowadzimy.
05:32
and it was started, this project, last year
117
320720
2796
Projekt rozpoczął w zeszłym roku
05:35
by my boss, and also my son, Ola Rosling. (Laughter)
118
323516
4406
mój szef i zarazem mój syn,
Ola Rosling. (Śmiech)
Ola Rosling. (Śmiech)
05:39
He's cofounder and director,
119
327922
1582
Jest współtwórcą i dyrektorem.
05:41
and he wanted, Ola told me
120
329504
1544
Ola powiedział mi,
05:43
we have to be more systematic
121
331048
2560
że musimy być bardziej konsekwentni
05:45
when we fight devastating ignorance.
122
333608
1873
w zwalczaniu miażdżącej ignorancji.
05:47
So already the pilots reveal this,
123
335481
2218
Już fazy pilotażowe ujawniają,
05:49
that so many in the public score worse than random,
124
337699
3210
że tak wiele osób
ma wyniki gorsze od losowych,
ma wyniki gorsze od losowych,
05:52
so we have to think about preconceived ideas,
125
340909
2083
że musimy myśleć o stereotypach.
05:54
and one of the main preconceived ideas
126
342992
2028
Jeden z takich stereotypów
05:57
is about world income distribution.
127
345020
1869
dotyczy dystrybucji dochodu.
05:58
Look here. This is how it was in 1975.
128
346889
3831
Spójrzcie tutaj. Tak było w 1975.
06:02
It's the number of people on each income,
129
350720
3219
To jest liczba osób z danym dochodem,
06:05
from one dollar a day —
130
353939
2891
zaczynając od dolara na dzień...
06:08
(Applause)
131
356830
2451
(Brawa)
06:11
See, there was one hump here,
132
359281
2075
Tutaj był jeden garb,
06:13
around one dollar a day,
133
361356
1898
koło dolara na dzień,
06:15
and then there was one hump here
134
363254
1456
a dalej był drugi garb,
06:16
somewhere between 10 and 100 dollars.
135
364710
2015
między 10 i 100 dolarami.
06:18
The world was two groups.
136
366725
1746
Świat składał się z dwóch grup.
06:20
It was a camel world, like a camel with two humps,
137
368471
3610
Ten świat był jak wielbłąd,
z dwoma garbami,
z dwoma garbami,
06:24
the poor ones and the rich ones,
138
372081
2012
jednym biednym, a drugim bogatym,
06:26
and there were fewer in between.
139
374093
1564
mniej osób było pomiędzy.
06:27
But look how this has changed:
140
375657
2169
Ale spójrzcie,
06:29
As I go forward, what has changed,
141
377826
1826
jak to się zmieniło:
06:31
the world population has grown,
142
379652
1656
ludność na świecie rosła,
06:33
and the humps start to merge.
143
381308
2768
a garby zaczęły się zlewać.
06:36
The lower humps merged with the upper hump,
144
384076
2770
Niższy garb połączył się z wyższym,
06:38
and the camel dies and we have a dromedary world
145
386846
3127
a wielbłąd dwugarbny
zmienił się w dromadera,
zmienił się w dromadera,
06:41
with one hump only.
146
389973
2255
z tylko jednym garbem.
06:44
The percent in poverty has decreased.
147
392228
1924
Odsetek ludzi w ubóstwie zmalał.
06:46
Still it's appalling
148
394152
1577
To nadal oburzające,
06:47
that so many remain in extreme poverty.
149
395729
3201
że tyle osób wciąż żyje
w skrajnym ubóstwie,
w skrajnym ubóstwie,
06:50
We still have this group, almost a billion, over there,
150
398930
3023
prawie miliard,
06:53
but that can be ended now.
151
401953
3049
ale to może się teraz skończyć.
06:57
The challenge we have now
152
405002
2303
Nasze obecne wyzwanie
06:59
is to get away from that,
understand where the majority is,
understand where the majority is,
153
407305
2808
to uciec od stereotypów
i zrozumieć, gdzie jest większość,
i zrozumieć, gdzie jest większość,
07:02
and that is very clearly shown in this question.
154
410113
3244
co bardzo jasno obrazuje to pytanie.
07:05
We asked, what is the percentage of the world's
155
413357
2233
Zapytaliśmy, ile rocznych dzieci
07:07
one-year-old children who have got those
156
415590
1654
przeszło te podstawowe szczepienia
07:09
basic vaccines against measles and other things
157
417244
2610
przeciwko odrze i innym chorobom,
07:11
that we have had for many years:
158
419854
1493
które są dostępne od wielu lat:
07:13
20, 50 or 80 percent?
159
421347
2022
20, 50 czy 80 procent?
07:15
Now, this is what the U.S.
public and the Swedish answered.
public and the Swedish answered.
160
423369
4073
Tak odpowiedziano w Stanach i w Szwecji.
07:19
Look at the Swedish result:
161
427442
876
Spójrzcie na Szwedów:
07:20
you know what the right answer is.
162
428318
2062
już znacie poprawną odpowiedź.
07:22
(Laughter)
163
430380
3673
(Śmiech)
07:26
Who the heck is a professor of
global health in that country?
global health in that country?
164
434053
3503
Kto, do diaska, uczy w tym kraju
o zdrowiu na na świecie?
o zdrowiu na na świecie?
07:29
Well, it's me. It's me.
165
437556
1672
Cóż, to ja.
07:31
(Laughter)
166
439228
1962
(Śmiech)
07:33
It's very difficult, this. It's very difficult.
167
441190
2482
To bardzo trudne.
07:35
(Applause)
168
443672
3098
(Brawa)
07:38
However, Ola's approach
169
446770
3714
Metoda Oli, czy pomiar naszej wiedzy,
07:42
to really measure what we know made headlines,
170
450484
3158
znalazła się na czołówkach gazet
07:45
and CNN published these results on their web
171
453642
3063
i CNN opublikowało wyniki
na swojej stronie internetowej.
na swojej stronie internetowej.
07:48
and they had the questions there, millions answered,
172
456705
2147
Umieścili pytania, odpowiedziały miliony,
07:50
and I think there were about 2,000 comments,
173
458852
3482
było tam jakieś 2000 komentarzy,
07:54
and this was one of the comments.
174
462334
2313
a to był jeden z nich: "Założę się,
07:56
"I bet no member of the media
passed the test," he said.
passed the test," he said.
175
464647
3544
że żaden przedstawiciel mediów
nie zdał tego testu".
nie zdał tego testu".
08:00
So Ola told me, "Take these devices.
176
468191
2639
Ola powiedział mi: "Weź te urządzenia
08:02
You are invited to media conferences.
177
470830
1705
na konferencje z mediami.
08:04
Give it to them and measure what the media know."
178
472535
2277
Daj im i zmierz, co wiedzą.
08:06
And ladies and gentlemen,
179
474812
1924
Oto, panie i panowie,
08:08
for the first time, the informal results
180
476736
2677
pierwsze, nieoficjalne wyniki
08:11
from a conference with U.S. media.
181
479413
3925
z konferencji z amerykańskimi mediami.
08:15
And then, lately, from the European Union media.
182
483338
4886
A potem, nowsze, z konferencji
z mediami z Unii Europejskiej.
z mediami z Unii Europejskiej.
08:20
(Laughter)
183
488224
1268
(Śmiech)
08:21
You see, the problem is not that people
184
489492
2205
Problemem nie w tym, że ludzie
08:23
don't read and listen to the media.
185
491697
1948
nie czytają i nie słuchają mediów.
08:25
The problem is that the
media doesn't know themselves.
media doesn't know themselves.
186
493645
4219
Problem w tym, że media same nie wiedzą.
08:29
What shall we do about this, Ola?
187
497864
1581
Co powinniśmy z tym zrobić, Ola?
08:31
Do we have any ideas?
188
499445
1498
Masz jakiś pomysł?
08:32
(Applause)
189
500943
11094
(Brawa)
08:44
Ola Rosling: Yes, I have an idea, but first,
190
512037
3709
Ola Rosling: Tak, mam, ale najpierw
08:47
I'm so sorry that you were beaten by the chimps.
191
515746
3815
bardzo mi przykro,
że pokonały was szympansy.
że pokonały was szympansy.
08:51
Fortunately, I will be able to comfort you
192
519561
2633
Na szczęście, będę w stanie was pocieszyć,
08:54
by showing why it was not your fault, actually.
193
522194
4559
pokazując, że to nie była wasza wina.
08:58
Then, I will equip you with some tricks
194
526753
2022
Później nauczę was kilku sztuczek,
09:00
for beating the chimps in the future.
195
528775
2090
żebyście byli lepsi od szympansów.
09:02
That's basically what I will do.
196
530865
2214
To zamierzam zrobić.
09:05
But first, let's look at why are we so ignorant,
197
533079
2203
Skąd bierze się nasza ignorancja?
09:07
and it all starts in this place.
198
535282
2607
Wszystko zaczyna się w tym miejscu.
09:09
It's Hudiksvall. It's a city in northern Sweden.
199
537889
3690
To Hudiksvall. Miasto w północnej Szwecji.
09:13
It's a neighborhood where I grew up,
200
541579
3797
Tutaj dorastałem,
09:17
and it's a neighborhood with a large problem.
201
545376
3601
Ta okolica miała duży problem.
09:20
Actually, it has exactly the same problem
202
548977
1986
Był to ten sam problem,
09:22
which existed in all the neighborhoods
203
550963
2609
co w innych okolicach,
09:25
where you grew up as well.
204
553572
1348
gdzie i wy dorastaliście.
09:26
It was not representative. Okay?
205
554920
2662
Ta okolica nie była miarodajna.
09:29
It gave me a very biased view
206
557582
2443
Dała mi bardzo stronniczy pogląd na to,
09:32
of how life is on this planet.
207
560025
2348
jak wygląda życie na tej planecie.
09:34
So this is the first piece of the ignorance puzzle.
208
562373
2992
To pierwszy element zagadki ignorancji.
09:37
We have a personal bias.
209
565365
1272
Jesteśmy stronniczy.
09:38
We have all different experiences
210
566637
2113
Wszyscy mamy różne doświadczenia,
09:40
from communities and people we meet,
211
568750
1640
oparte na znajomych i otoczeniu,
09:42
and on top of this, we start school,
212
570390
2987
a gdy zaczynamy szkołę,
09:45
and we add the next problem.
213
573377
1921
dodajemy kolejny problem.
09:47
Well, I like schools,
214
575298
1144
Lubię szkoły,
09:48
but teachers tend to teach outdated worldviews,
215
576442
5087
ale nauczyciele często mają
przestarzałe poglądy,
przestarzałe poglądy,
09:53
because they learned something
when they went to school,
when they went to school,
216
581529
2601
bo nauczyli się czegoś,
gdy sami chodzili do szkoły,
gdy sami chodzili do szkoły,
09:56
and now they describe this world to the students
217
584130
2553
a teraz przekazują to uczniom,
09:58
without any bad intentions,
218
586683
2206
bez złych intencji.
10:00
and those books, of course, that are printed
219
588889
2229
Drukowane książki tracą na aktualności
10:03
are outdated in a world that changes.
220
591118
2931
w zmieniającym się świecie.
10:06
And there is really no practice
221
594049
1247
I nie ma zwyczaju
10:07
to keep the teaching material up to date.
222
595296
3249
aktualizowania materiałów dydaktycznych.
10:10
So that's what we are focusing on.
223
598545
1984
Na tym właśnie się skupiamy.
10:12
So we have these outdated facts
224
600529
1569
Mamy przestarzałe fakty,
10:14
added on top of our personal bias.
225
602098
2934
dodane do stronniczych poglądów.
10:17
What happens next is news, okay?
226
605032
2476
Następnie pojawiają się wiadomości.
10:19
An excellent journalist knows how to pick
227
607508
2517
Doskonały dziennikarz wie,
jak wybrać historię,
jak wybrać historię,
10:22
the story that will make headlines,
228
610025
2406
która trafi na pierwsze strony gazet,
10:24
and people will read it because it's sensational.
229
612431
2599
którą ludzie przeczytają,
bo będzie sensacją.
bo będzie sensacją.
10:27
Unusual events are more interesting, no?
230
615030
3965
Niezwykłe wydarzenia
są bardziej interesujące, prawda?
są bardziej interesujące, prawda?
10:30
And they are exaggerated,
231
618995
1715
Fakty są wyolbrzymiane,
10:32
and especially things we're afraid of.
232
620710
3429
zwłaszcza te, które budzą lęk.
10:36
A shark attack on a Swedish person
233
624139
2428
Szwed zaatakowany przez rekina
10:38
will get headlines for weeks in Sweden.
234
626567
3715
tygodniami będzie widniał
na okładkach szwedzkich gazet.
na okładkach szwedzkich gazet.
10:42
So these three skewed sources of information
235
630282
3719
Te trzy zniekształcone źródła informacji
10:46
were really hard to get away from.
236
634001
3275
towarzyszą nam na każdym kroku.
10:49
They kind of bombard us
237
637276
1631
Bombardują nas
10:50
and equip our mind with a lot of strange ideas,
238
638907
3806
i poddają dużo dziwnych pomysłów,
10:54
and on top of it we put the very thing
239
642713
2737
a na dokładkę, mamy jeszcze to,
10:57
that makes us humans, our human intuition.
240
645450
5266
co czyni nas ludźmi - ludzką intuicję.
11:02
It was good in evolution.
241
650716
2176
Intuicja była przydatna w toku ewolucji.
11:04
It helped us generalize
242
652892
1258
Pomagała nam generalizować
11:06
and jump to conclusions very, very fast.
243
654150
2258
i bardzo szybko wyciągać wnioski.
11:08
It helped us exaggerate what we were afraid of,
244
656408
3968
Pomogła wyolbrzymiać to, co budziło lęk,
11:12
and we seek causality where there is none,
245
660376
3284
i szukać przyczynowości tam,
gdzie jej nie ma.
gdzie jej nie ma.
11:15
and we then get an illusion of confidence
246
663660
4937
To wszystko daje nam
iluzoryczną pewność siebie.
iluzoryczną pewność siebie.
11:20
where we believe that we are the best car drivers,
247
668597
3006
Wierzymy, że jesteśmy
najlepszymi kierowcami,
najlepszymi kierowcami,
11:23
above the average.
248
671603
1740
powyżej przeciętnej.
11:25
Everybody answered that question,
249
673343
1362
Każdy twierdzi:
11:26
"Yeah, I drive cars better."
250
674705
1269
"Ja prowadzę lepiej".
11:27
Okay, this was good evolutionarily,
251
675974
2297
To było dobre w ewolucji,
11:30
but now when it comes to the worldview,
252
678271
1833
ale kiedy chodzi o światopogląd,
11:32
it is the exact reason why it's upside down.
253
680104
2862
wszystko staje na głowie.
11:34
The trends that are increasing are instead falling,
254
682966
2923
Tendencje rosnące maleją
11:37
and the other way around,
255
685889
1582
i na odwrót,
11:39
and in this case, the chimps
use our intuition against us,
use our intuition against us,
256
687471
4000
a tu szympansy używają
naszej intuicji przeciwko nam,
naszej intuicji przeciwko nam,
11:43
and it becomes our weakness instead of our strength.
257
691471
3440
intuicja staje się wadą, a nie zaletą.
11:46
It was supposed to be our strength, wasn't it?
258
694911
2483
A miała być zaletą.
11:49
So how do we solve such problems?
259
697394
2372
Jak rozwiązać taki problem?
11:51
First, we need to measure it,
260
699766
1675
Najpierw trzeba go zmierzyć,
11:53
and then we need to cure it.
261
701441
1402
a później naprawić.
11:54
So by measuring it we can understand
262
702843
2532
Dzięki pomiarom możemy zrozumieć,
11:57
what is the pattern of ignorance.
263
705375
2324
jaki jest wzorzec ignorancji.
11:59
We started the pilot last year,
264
707699
1536
Rok temu rozpoczęliśmy pilotaż
12:01
and now we're pretty sure that we will encounter
265
709235
2469
i teraz jesteśmy niemal pewni,
12:03
a lot of ignorance across the whole world,
266
711704
3581
że na świecie jest mnóstwo ignorancji.
12:07
and the idea is really to
267
715285
3613
Chcemy ją zmierzyć
12:10
scale it up to all domains
268
718898
1977
we wszystkich dziedzinach
12:12
or dimensions of global development,
269
720875
2548
i wymiarach globalnego rozwoju,
12:15
such as climate, endangered species, human rights,
270
723423
4082
takich jak klimat,
zagrożone gatunki, prawa człowieka,
zagrożone gatunki, prawa człowieka,
12:19
gender equality, energy, finance.
271
727505
3210
równouprawnienie płci, energia, finanse.
12:22
All different sectors have facts,
272
730715
2733
Różne sektory mają fakty
12:25
and there are organizations trying to spread
273
733448
1596
i organizacje, które próbują
12:27
awareness about these facts.
274
735044
1926
szerzyć świadomość na temat tych faktów.
12:28
So I've started actually contacting some of them,
275
736970
3704
Nawiązałem kontakt z niektórymi z nich,
12:32
like WWF and Amnesty International and UNICEF,
276
740674
3341
na przykład z WWF,
Amnesty International i UNICEF-em,
Amnesty International i UNICEF-em,
12:36
and asking them, what are your favorite facts
277
744015
2598
pytając o ulubione fakty,
12:38
which you think the public doesn't know?
278
746613
1893
które, ich zdaniem, nie są znane.
12:40
Okay, I gather those facts.
279
748506
1578
Zbieram te fakty.
12:42
Imagine a long list with, say, 250 facts.
280
750084
3535
Wyobraźcie sobie listę 250 faktów.
12:45
And then we poll the public
281
753619
1299
Ankietujemy ludzi,
12:46
and see where they score worst.
282
754918
1937
szukając najgorszych rezultatów.
12:48
So we get a shorter list
283
756855
1346
Otrzymujemy krótszą listę pytań,
12:50
with the terrible results,
284
758201
1056
z okropnymi wynikami,
12:51
like some few examples from Hans,
285
759257
2549
jak przykłady Hansa.
12:53
and we have no problem finding these kinds
286
761806
1917
Bez trudu znajdujemy
12:55
of terrible results.
287
763723
1215
tego typu okropne wyniki.
12:56
Okay, this little shortlist, what
are we going to do with it?
are we going to do with it?
288
764938
2845
Co robimy z okrojoną listą?
12:59
Well, we turn it into a knowledge certificate,
289
767783
4126
Zamienimy ją w certyfikat wiedzy,
13:03
a global knowledge certificate,
290
771909
1862
certyfikat wiedzy globalnej,
13:05
which you can use, if you're a large organization,
291
773771
2903
którego może użyć duża organizacja,
13:08
a school, a university, or maybe a news agency,
292
776674
3755
szkoła, uczelnia, agencja prasowa,
13:12
to certify yourself as globally knowledgeable.
293
780429
3628
żeby poświadczyć swoją wiedzę
na temat spraw globalnych.
na temat spraw globalnych.
13:16
Basically meaning, we don't hire people
294
784057
2963
W skrócie: nie zatrudniamy ludzi
13:19
who score like chimpanzees.
295
787020
2270
z wynikami na poziomie szympansów.
13:21
Of course you shouldn't.
296
789290
2360
Nie powinno się.
13:23
So maybe 10 years from now,
297
791650
2271
Może za 10 lat,
13:25
if this project succeeds,
298
793921
1992
jeśli ten projekt odniesie sukces,
13:27
you will be sitting in an interview
299
795913
2248
podczas rozmowy kwalifikacyjnej
13:30
having to fill out this crazy global knowledge.
300
798161
4206
trzeba będzie wypełnić
test wiedzy globalnej.
test wiedzy globalnej.
13:34
So now we come to the practical tricks.
301
802367
3363
Teraz pora na praktyczne sztuczki.
13:37
How are you going to succeed?
302
805730
1904
Jak odnieść sukces?
13:39
There is, of course, one way,
303
807634
3579
Jest, oczywiście, jeden sposób,
13:43
which is to sit down late nights
304
811213
1737
czyli siedzenie po nocach
13:44
and learn all the facts by heart
305
812950
2155
i uczenie się wszystkiego na pamięć,
13:47
by reading all these reports.
306
815105
1768
czytanie wszystkich raportów.
13:48
That will never happen, actually.
307
816873
2012
Nikt tego nie zrobi.
13:50
Not even Hans thinks that's going to happen.
308
818885
2709
Nawet Hans by tego nie oczekiwał.
13:53
People don't have that time.
309
821594
1373
Ludzie nie mają tyle czasu.
13:54
People like shortcuts, and here are the shortcuts.
310
822967
3383
Ludzie lubią chodzić na skróty i oto one.
13:58
We need to turn our intuition into strength again.
311
826350
2774
Musimy znów zrobić z intuicji zaletę
14:01
We need to be able to generalize.
312
829124
1444
Musimy umieć generalizować.
14:02
So now I'm going to show you some tricks
313
830568
2105
Pokażę wam kilka chwytów,
14:04
where the misconceptions are turned around
314
832673
2550
gdzie błędy w rozumowaniu stają się
14:07
into rules of thumb.
315
835223
3208
zasadami opartymi na przybliżeniach.
14:10
Let's start with the first misconception.
316
838431
2014
Zacznijmy od pierwszego błędu.
14:12
This is very widespread.
317
840445
1637
Jest on bardzo powszechny.
14:14
Everything is getting worse.
318
842082
1866
"Wszystko idzie ku gorszemu".
14:15
You heard it. You thought it yourself.
319
843948
3270
Słyszeliście o tym. Też tak myśleliście.
14:19
The other way to think is, most things improve.
320
847218
3029
Zamiast tego trzeba myśleć:
większość idzie ku lepszemu.
większość idzie ku lepszemu.
14:22
So you're sitting with a question in front of you
321
850247
2136
Stajecie przed pytaniem
14:24
and you're unsure. You should guess "improve."
322
852383
3233
i wahacie się. Należy zgadnąć "poprawa".
14:27
Okay? Don't go for the worse.
323
855616
2984
Nie wybierajcie pogorszenia.
14:30
That will help you score better on our tests.
324
858600
2363
Tak poprawicie wynik w naszym teście.
14:32
(Applause)
325
860963
1216
(Brawa)
14:34
That was the first one.
326
862179
4226
To była pierwsza wskazówka.
14:38
There are rich and poor
327
866405
1759
Są bogaci i biedni,
14:40
and the gap is increasing.
328
868164
1466
a różnica między nimi rośnie.
14:41
It's a terrible inequality.
329
869630
1655
Okropna nierówność.
14:43
Yeah, it's an unequal world,
330
871285
2201
Tak, to nierówny świat,
14:45
but when you look at the data, it's one hump.
331
873486
2325
ale dane pokazują jeden garb.
14:47
Okay? If you feel unsure,
332
875811
1854
W razie wątpliwości wybierzcie:
14:49
go for "the most people are in the middle."
333
877665
2753
"większość jest po środku".
14:52
That's going to help you get the answer right.
334
880418
1983
To pomoże udzielić dobrej odpowiedzi.
14:54
Now, the next preconceived idea is
335
882401
3707
Następnie utarło się, że państwa i narody
14:58
first countries and people need to be very, very rich
336
886108
3625
muszą być bardzo bogaci,
15:01
to get the social development
337
889733
2326
żeby rozwijać się społecznie,
15:04
like girls in school and be ready for natural disasters.
338
892059
3451
czyli posyłać dziewczęta do szkół,
być gotowym na katastrofy naturalne.
być gotowym na katastrofy naturalne.
15:07
No, no, no. That's wrong.
339
895510
1686
Nie. To nieprawda.
15:09
Look: that huge hump in the middle
340
897196
2120
W tych państwach w środku
15:11
already have girls in school.
341
899316
2443
dziewczynki już chodzą do szkoły.
15:13
So if you are unsure, go for the
342
901759
2328
W razie wątpliwości wybierzcie:
15:16
"the majority already have this,"
343
904087
1395
"większość już to ma",
15:17
like electricity and girls in
school, these kinds of things.
school, these kinds of things.
344
905482
3043
na przykład elektryczność
i dziewczynki w szkole.
i dziewczynki w szkole.
15:20
They're only rules of thumb,
345
908525
2216
To są oczywiście przybliżenia,
15:22
so of course they don't apply to everything,
346
910741
2390
więc nie odnoszą się do wszystkiego.
15:25
but this is how you can generalize.
347
913131
1657
Ale tak można uogólniać.
15:26
Let's look at the last one.
348
914788
1965
Popatrzmy na ostatni przykład.
15:28
If something, yes, this is a good one,
349
916753
3301
To prawda,
15:32
sharks are dangerous.
350
920054
2173
rekiny są groźne. Nie.
15:34
No — well, yes, but they are not so important
351
922227
4399
To znaczy tak, ale niewiele znaczą
15:38
in the global statistics, that is what I'm saying.
352
926626
2976
w światowych statystykach.
15:41
I actually, I'm very afraid of sharks.
353
929602
2531
Bardzo się boję rekinów.
15:44
So as soon as I see a question
about things I'm afraid of,
about things I'm afraid of,
354
932133
2844
Widząc pytanie o rzeczy budzące lęk,
15:46
which might be earthquakes, other religions,
355
934977
2933
jak trzęsienia ziemi, inne religie,
15:49
maybe I'm afraid of terrorists or sharks,
356
937910
3038
może boję się terrorystów albo rekinów,
15:52
anything that makes me feel,
357
940948
1159
rzeczy budzące lęk,
15:54
assume you're going to exaggerate the problem.
358
942107
2501
trzeba założyć, że wyolbrzymicie problem.
15:56
That's a rule of thumb.
359
944608
1837
Praktyczna zasada.
15:58
Of course there are dangerous
things that are also great.
things that are also great.
360
946445
2159
Są rzeczy niebezpieczne
o dużym znaczeniu.
o dużym znaczeniu.
16:00
Sharks kill very, very few.
That's how you should think.
That's how you should think.
361
948604
3585
Ale rekiny zabijają niewiele osób.
Tak trzeba myśleć.
Tak trzeba myśleć.
16:04
With these four rules of thumb,
362
952189
3738
Kierując się tymi czterema regułami,
16:07
you could probably answer better than the chimps,
363
955927
3360
mogliście odpowiedzieć
lepiej niż szympansy,
lepiej niż szympansy,
16:11
because the chimps cannot do this.
364
959287
1954
bo szympansy tego nie potrafią.
16:13
They cannot generalize these kinds of rules.
365
961241
2603
Nie potrafią uogólniać takich zasad.
16:15
And hopefully we can turn your world around
366
963844
4012
Może wkrótce odmienimy wasz światopogląd
16:19
and we're going to beat the chimps. Okay?
367
967856
2835
i pokonamy szympansy.
16:22
(Applause)
368
970691
3921
(Brawa)
16:31
That's a systematic approach.
369
979160
2088
To jest podejście metodyczne.
16:33
Now the question, is this important?
370
981248
2564
A teraz pytanie: czy jest to ważne?
16:35
Yeah, it's important to understand poverty,
371
983812
2726
Tak, trzeba rozumieć biedę,
16:38
extreme poverty and how to fight it,
372
986538
3247
skrajne ubóstwo i to, jak z nim walczyć,
16:41
and how to bring girls in school.
373
989785
2045
jak ściągnąć dziewczynki do szkół.
16:43
When we realize that actually it's
succeeding, we can understand it.
succeeding, we can understand it.
374
991830
4340
Widząc, że odnosi to sukces,
możemy to zrozumieć.
możemy to zrozumieć.
16:48
But is it important for everyone else
375
996170
1812
Ale czy jest to ważne dla tych,
16:49
who cares about the rich end of this scale?
376
997982
2454
którzy troszczą się tylko
o bogatą część populacji?
o bogatą część populacji?
16:52
I would say yes, extremely important,
377
1000436
2044
Tak, niezmiernie ważne,
16:54
for the same reason.
378
1002480
1509
z tego samego powodu.
16:55
If you have a fact-based worldview of today,
379
1003989
3065
Jeśli twój światopogląd
opiera się na faktach,
opiera się na faktach,
16:59
you might have a chance to understand
380
1007054
1618
masz szansę zrozumieć,
17:00
what's coming next in the future.
381
1008672
1754
co może zdarzyć się w przyszłości.
17:02
We're going back to these two humps in 1975.
382
1010426
2438
Wróćmy do dwóch garbów w 1975.
17:04
That's when I was born,
383
1012864
1350
Wtedy się urodziłem.
17:06
and I selected the West.
384
1014214
3019
Wybrałem Zachód, czyli obecne państwa
17:09
That's the current EU countries and North America.
385
1017233
4183
Unii Europejskiej i Amerykę Północną.
17:13
Let's now see how the rest and the West compares
386
1021416
3383
Porównajmy Zachód do reszty świata
17:16
in terms of how rich you are.
387
1024799
2081
w zakresie zamożności.
17:18
These are the people who can afford
388
1026880
2251
To są ludzie, którzy mogą sobie pozwolić
17:21
to fly abroad with an airplane for a vacation.
389
1029131
3578
na lot samolotem na wakacje.
17:24
In 1975, only 30 percent of them lived
390
1032709
3308
W 1975 tylko 30% z nich
17:28
outside EU and North America.
391
1036017
2967
żyło poza UE i Ameryką Północną.
17:30
But this has changed, okay?
392
1038984
2329
Ale to się zmieniło.
17:33
So first, let's look at the change up till today, 2014.
393
1041313
4743
Zobaczmy tę zmianę aż do dziś, do 2014.
17:38
Today it's 50/50.
394
1046056
1388
Dziś jest to pół na pół.
17:39
The Western domination is over, as of today.
395
1047444
3681
Zachodnia dominacja już się skończyła.
17:43
That's nice. So what's going to happen next?
396
1051125
2199
To dobrze. Co będzie dalej?
17:45
Do you see the big hump? Did you see how it moved?
397
1053324
3243
Widzicie duży garb?
Widzieliście, jak się przemieścił?
Widzieliście, jak się przemieścił?
17:48
I did a little experiment. I went to the IMF,
International Monetary Fund, website.
International Monetary Fund, website.
398
1056567
6031
Zrobiłem eksperyment. Na stronie
Międzynarodowego Funduszu Walutowego
Międzynarodowego Funduszu Walutowego
17:54
They have a forecast for the next
five years of GDP per capita.
five years of GDP per capita.
399
1062598
4163
jest prognoza PKB na osobę
na następne pięć lat.
na następne pięć lat.
17:58
So I can use that to go five years into the future,
400
1066761
3017
Z jej pomocą mogę
przenieść się w czasie o pięć lat,
przenieść się w czasie o pięć lat,
18:01
assuming the income inequality
of each country is the same.
of each country is the same.
401
1069778
3335
założywszy, że nierówności dystrybucji
dochodów są wszędzie jednakowe.
dochodów są wszędzie jednakowe.
18:05
I did that, but I went even further.
402
1073113
1927
Posunąłem się nawet o krok dalej.
18:07
I used those five years for the next 20 years
403
1075040
3178
Zastosowałem pięcioletnią prognozę
do następnych 20 lat.
do następnych 20 lat.
18:10
with the same speed, just as an
experiment what might actually happen.
experiment what might actually happen.
404
1078218
5277
Z tą samą prędkością, żeby sprawdzić,
co właściwie może się zdarzyć.
co właściwie może się zdarzyć.
18:15
Let's move into the future.
405
1083495
1367
Przenieśmy się w przyszłość.
18:16
In 2020, it's 57 percent in the rest.
406
1084862
5220
W 2020 r. 57% należy do reszty świata.
18:22
In 2025, 63 percent.
407
1090082
3036
W 2025 - 63%. 2030 r. - 68%.
18:25
2030, 68. And in 2035, the West is
outnumbered in the rich consumer market.
outnumbered in the rich consumer market.
408
1093118
9237
W 2035 r. Zachód to mniejszość
na rynku bogatych konsumentów.
na rynku bogatych konsumentów.
18:34
These are just projections of
GDP per capita into the future.
GDP per capita into the future.
409
1102355
3347
To tylko przewidywania wzrostu
GDP na osobę w przyszłości.
GDP na osobę w przyszłości.
18:37
Seventy-three percent of the rich consumers
410
1105702
2355
73% bogatych konsumentów
18:40
are going to live outside North America and Europe.
411
1108057
3618
będzie spoza Ameryki Północnej i Europy.
18:43
So yes, I think it's a good idea for
a company to use this certificate
a company to use this certificate
412
1111675
4198
Warto chyba, żeby firmy
posługiwały się tym certyfikatem,
posługiwały się tym certyfikatem,
18:47
to make sure to make fact-
based decisions in the future.
based decisions in the future.
413
1115873
3407
aby mieć pewność, że ich przyszłe decyzje
oprą się na faktach.
oprą się na faktach.
18:51
Thank you very much.
414
1119280
1476
Dziękuję bardzo.
18:52
(Applause)
415
1120756
2501
(Brawa)
19:00
Bruno Giussani: Hans and Ola Rosling!
416
1128184
2052
Bruno Giussani: Hans i Ola Rosling.
ABOUT THE SPEAKERS
Hans Rosling - Global health expert; data visionaryIn Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.
Why you should listen
Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.
What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.
Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.
Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)
Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.
Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.
Hans Rosling | Speaker | TED.com
Ola Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager.
Why you should listen
To fight devastating ignorance, we have to be more systematic about spreading facts that matter. In this talk with Hans Rosling, Ola teaches 4 ways to quickly learn more about the world of facts.
More profile about the speakerOla Rosling | Speaker | TED.com