Hans Rosling: Debunking third-world myths with the best stats you've ever seen

Překladatel: Jakub Seget Korektor: Jana Šafaříková

About 10 years ago, I took on the task to teach global development

Před zhruba deseti lety jsem se ujal výuky kurzu světového rozvoje

pro švédské vysokoškolské studenty. Předtím jsem strávil

to Swedish undergraduate students.

That was after having spent about 20 years,

asi dvacet let v Africe, kde jsem spolu s tamními institucemi studoval nedostatek potravin,

together with African institutions,

studying hunger in Africa.

takže se ode mě tak trochu očekávalo, že o světě něco málo vím.

So I was sort of expected to know a little about the world.

Na naší lékařské univerzitě, institutu Karolinska, jsem zahájil

And I started, in our medical university, Karolinska Institute,

an undergraduate course called Global Health.

výuku předmětu "Globální zdraví". Když ale dostanete

But when you get that opportunity, you get a little nervous.

takovou příležitost, začnete být trochu nervózní. Říkal jsem si, že studenti,

I thought, these students coming to us actually have the highest grade

kteří k nám přicházejí, měli to nejlepší vzdělání,

you can get in the Swedish college system,

jaké mohou švédské školy poskytnout - takže možná už znají vše,

so I thought, maybe they know everything I'm going to teach them about.

co je chci učit. Než jsme tedy začali, nechal jsem je napsat test.

So I did a pretest when they came.

And one of the questions from which I learned a lot was this one:

Jedna z otázek, ze které jsem se hodně poučil, byla:

"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"

"Která země z každé z následujících pěti dvojic má vyšší dětskou úmrtnost?"

Poskládal jsem je tak, aby v každé z dvojic

And I put them together so that in each pair of countries,

one has twice the child mortality of the other.

měla jedna země dvojnásobnou úmrtnost oproti druhé. To znamená,

And this means that it's much bigger, the difference,

že rozdíl je daleko větší než by mohla způsobit nepřesná data.

than the uncertainty of the data.

I won't put you at a test here, but it's Turkey,

Nebudu vás tu zkoušet, správně je Turecko,

which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.

které ji zde má vyšší, Polsko, Rusko, Pákistán a Jihoafrická republika.

And these were the results of the Swedish students.

A tohle jsou výsledky švédských studentů. Získal jsem

I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow.

poměrně úzký interval spolehlivosti, což mě samozřejmě potěšilo,

And I got happy, of course -- a 1.8 right answer out of five possible.

konkrétně 1,8 správné odpovědi z pěti možných. To znamená, že

That means there was a place for a professor of international health

existovalo místo pro profesora mezinárodního zdravotnictví -

and for my course.

(Smích) a pro můj předmět.

(Laughter)

But one late night, when I was compiling the report,

Ale jednou pozdě večer, když jsem zpracovával referát,

I really realized my discovery.

jsem si uvědomil svůj objev. Ukázal jsem,

I have shown that Swedish top students know, statistically,

že nejlepší švédští studenti vědí statisticky významně méně

significantly less about the world than the chimpanzees.

o světě než šimpanzi.

(Laughter)

(Smích)

Because the chimpanzee would score half right

Šimpanz by totiž získal polovinu správných odpovědí, pokud bych mu dal

if I gave them two bananas with Sri Lanka and Turkey.

dva banány s nápisy "Srí Lanka" a "Turecko". V polovině případů by měli pravdu.

They would be right half of the cases. But the students are not there.

Studenti tak dobří nebyli. Problém podle mě nespočíval v ignoranci -

The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.

byly to předsudky.

I did also an unethical study

Provedl jsem také neetickou studii na profesorech institutu Karolinska,

of the professors of the Karolinska Institute,

(Smích)

which hands out the Nobel Prize in Medicine,

který uděluje Nobelovu cenu za medicínu,

and they are on par with the chimpanzee there.

a ti dopadli stejně jako šimpanzi.

(Smích)

(Laughter)

This is where I realized that there was really a need to communicate,

V ten moment jsem si uvědomil, že je opravdu potřeba komunikovat,

because the data of what's happening in the world

protože data o tom, co se děje ve světě,

and the child health of every country

a o zdraví dětí v každé zemi jsou dobře známá.

is very well aware.

So we did this software, which displays it like this.

Vytvořili jsme software, který data zobrazuje takto: každá bublina představuje jednu zemi.

Every bubble here is a country.

This country over here is China.

Tahle země je Čína, tahle Indie.

This is India.

The size of the bubble is the population,

Velikost bubliny odráží populaci země. Na tuto osu jsem umístil porodnost.

and on this axis here, I put fertility rate.

Because my students, what they said

Mí studenti totiž říkali,

when they looked upon the world, and I asked them,

když se dívali na svět a já se jich zeptal:

"What do you really think about the world?"

"Co si doopravdy myslíte o světě?"

No, zjistil jsem, že studovali převážně Tintina.

Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.

(Laughter)

(Smích)

And they said, "The world is still 'we' and 'them.'

Říkali: "Svět je stále rozdělen na 'nás' a na 'ně'.

And 'we' is the Western world and 'them' is the Third World."

My jsme západní svět, oni jsou třetí svět."

"A co myslíte tím západním světem?" ptal jsem se.

"And what do you mean with 'Western world?'" I said.

"Well, that's long life and small family.

"No, to je dlouhý život a malá rodina, a třetí svět je krátký život a velká rodina"

And 'Third World' is short life and large family."

Takže tohle zde můžu zobrazit. Zde jsem dal porodnost - počet dětí na ženu -

So this is what I could display here.

I put fertility rate here --

number of children per woman: one, two, three, four,

jedno, dvě, tři, čtyři až osm dětí na ženu.

up to about eight children per woman.

We have very good data since 1962, 1960, about,

Od roku 1962, nebo asi od roku 1960, máme velmi podrobná data o velikosti rodin ve všech zemích.

on the size of families in all countries.

The error margin is narrow.

Statistická odchylka je malá. Tady pak ukazuji průměrnou délku života,

Here, I put life expectancy at birth,

from 30 years in some countries, up to about 70 years.

od třiceti let v některých zemích až po sedmdesát.

And in 1962, there was really a group of countries here

V roce 1962 tady máme skupinu zemí,

that were industrialized countries,

industrializovaných zemí, ve kterých jsou malé rodiny a dlouhá doba života.

and they had small families and long lives.

And these were the developing countries.

A tady tyto země byly rozvojové:

They had large families and they had relatively short lives.

byly v nich velké rodiny a žili relativně krátké životy.

Now, what has happened since 1962? We want to see the change.

No a co se stalo od roku 1962? Chceme vidět tu změnu.

Are the students right? It's still two types of countries?

Mají studenti pravdu? Existují pořád dva typy zemí?

Or have these developing countries got smaller families and they live here?

Nebo se v rozvojových zemích zmenšily rodiny a žijí asi tady?

Or have they got longer lives and live up there?

Možná, že žijí déle a nacházejí se tady nahoře...

Let's see. We start the world, eh?

Tak se podívejme. Tohle jsou všechno statistiky OSN,

This is all UN statistics that have been available.

které byly dostupné. Jdeme na to. Vidíte?

Here we go. Can you see there?

It's China there, moving against better health there, improving there.

To je Čína, která se pohybuje k lepší zdravotní péči, zlepšuje se.

All the green Latin American countries are moving towards smaller families.

Všechny zelené latinskoamerické země směřují k menším rodinám.

Tyhle žluté jsou arabské státy,

Your yellow ones here are the Arabic countries,

které mají větší rodiny, ale - ne, delší život, ale ne větší rodiny.

and they get longer life, but not larger families.

The Africans are the green here. They still remain here.

Afričané jsou tihle zelení dole. Pořád tam zůstávají.

This is India; Indonesia is moving on pretty fast.

Tady máme Indii. Indonésie sebou celkem hnula.

In the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries.

(Smích)

V osmdesátých letech je Bangladéš pořád mezi africkými zeměmi.

But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s --

Ale teď, v osmdesátých letech, se v Bangladéši stal zázrak:

the imams start to promote family planning,

imámové začali prosazovat plánované rodičovství.

and they move up into that corner.

Posunují se támhle do rohu. A v devadesátých letech se odehrála hrozná epidemie HIV,

And in the '90s, we have the terrible HIV epidemic

that takes down the life expectancy of the African countries.

která stáhla dolů délku života v afrických zemích

And the rest of them all move up into the corner,

a všechny ostatní směřují nahoru do rohu,

where we have long lives and small family,

kde máme dlouhé životy v malé rodině, a tak vznikl zcela nový svět.

and we have a completely new world.

(Applause)

(Potlesk)

(Applause ends)

Let me make a comparison directly

Teď přímo srovnám Spojené státy americké a Vietnam.

between the United States of America and Vietnam.

1964:

V roce 1964 má Amerika malé rodiny a dlouhou dobu života.

America had small families and long life;

Vietnam had large families and short lives.

Vietnam má velké rodiny a krátké životy. A stane se následující:

And this is what happens.

The data during the war indicate that even with all the death,

data z období války ukazují na to, že i přes všechno to zabíjení

there was an improvement of life expectancy.

došlo ke zlepšení průměrné doby života. Ke konci roku

By the end of the year, family planning started in Vietnam,

byl ve Vietnamu zahájen program plánovaného rodičovství a rodiny se zmenšily.

and they went for smaller families.

And the United States up there is getting longer life,

Spojené státy tam nahoře se propracovávají k delšímu životu

keeping family size.

a zachovávají si stejně velké rodiny. V osmdesátých letech

And in the '80s now, they give up Communist planning

opouští Vietnam komunistické plánování a volí tržní ekonomiku,

and they go for market economy,

and it moves faster even than social life.

což vede i k růstu úrovně společenského života. Dnes máme

And today, we have in Vietnam

ve Vietnamu stejnou průměrnou délku života a stejně velké rodiny,

the same life expectancy and the same family size

ve Vietnamu v roce 2003, jako v USA v roce 1974, ke konci války.

here in Vietnam, 2003,

as in United States, 1974, by the end of the war.

Myslím, že všichni, pokud nevěnujeme pozornost těmto datům,

I think we all, if we don't look at the data,

we underestimate the tremendous change in Asia,

podceňujeme nesmírné změny v Asii, které spočívaly

which was in social change before we saw the economic change.

nejdříve ve změnách společenských a až pak v ekonomických.

So let's move over to another way here

Podívejme se teď na jiný graf, na kterém můžeme ukázat

in which we could display the distribution in the world

distribuci příjmů. Toto je rozsah lidských příjmů na celém světě.

of income.

This is the world distribution of income of people.

jeden dolar, deset dolarů nebo sto dolarů za den.

One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.

Mezi bohatými a chudými neexistuje žádná propast. To je mýtus.

There's no gap between rich and poor any longer. This is a myth.

There's a little hump here.

Tady je sice menší hrb, ale jinak jsou lidé rozložení po celé ose.

But there are people all the way.

And if we look where the income ends up,

Když se podíváme, v čích rukách tyto peníze končí -

this is 100 percent of the world's annual income.

toto je sto procent ročního světového příjmu - a nejbohatších dvacet procent

And the richest 20 percent,

they take out of that about 74 percent.

vydělává 74 procent této sumy. A nejchudších dvacet procent

And the poorest 20 percent, they take about two percent.

má pro sebe asi dvě procenta. To ukazuje, že koncept

And this shows that the concept of developing countries

is extremely doubtful.

"rozvojových zemí" je velmi pochybný. Přemýšlíme o mezinárodní pomoci jako o

We think about aid,

like these people here giving aid to these people here.

pomoci těchto lidí těmto. Ale uprostřed

But in the middle, we have most of the world population,

máme většinu světové populace, která vydělává 24 procent celkového světového příjmu.

and they have now 24 percent of the income.

We heard it in other forms.

Už jsme o tom slyšeli. A kdo vlastně jsou ti lidé z tohoto grafu?

And who are these?

Kde jsou všechny různé země? Můžu vám ukázat Afriku.

Where are the different countries?

I can show you Africa.

This is Africa.

Tohle je Afrika. Deset procent světové populace, převážně žijících v chudobě.

Ten percent of the world population,

most in poverty.

Tohle je OECD. Bohaté země. Výběrový klub OSN.

This is OECD -- the rich countries, the country club of the UN.

And they are over here on this side. Quite an overlap between Africa and OECD.

A ti jsou tady na téhle straně. Afrika a OECD se v jednom místě docela překrývají.

And this is Latin America.

Tohle je Latinská Amerika. Je v ní zastoupeno všechno na světě,

It has everything on this earth, from the poorest to the richest

od nejchudších po ty nejbohatší.

in Latin America.

Na to všechno můžeme položit východní Evropu, východní Asii

And on top of that, we can put East Europe,

we can put East Asia, and we put South Asia.

a jižní Asii. A jak by to vypadalo, kdybychom se posunuli zpět v čase,

And what did it look like if we go back in time,

to about 1970?

do doby kolem roku 1970? Tehdy byl ten hrb větší.

Then, there was more of a hump.

A většina lidí žijících v naprosté chudobě byli Asijci.

And most who lived in absolute poverty were Asians.

Světovým problémem byla chudoba v Asii. A když teď nechám svět běžet dál v čase,

The problem in the world was the poverty in Asia.

And if I now let the world move forward,

you will see that while population increases,

uvidíte, že zatímco populace roste,

there are hundreds of millions in Asia getting out of poverty,

stovky milionů lidí v Asii se dostávají z chudoby a někteří jiní

and some others getting into poverty,

do ní upadají. To je rozložení, které máme dnes.

and this is the pattern we have today.

Nejoptimističtější předpověď Světové banky říká, že se stane tohle

And the best projection from the World Bank

is that this will happen,

a už nebudeme mít rozdělený svět. Většina lidí bude tady uprostřed.

and we will not have a divided world.

We'll have most people in the middle.

Of course it's a logarithmic scale here,

Zde je samozřejmě logaritmická stupnice,

but our concept of economy is growth with percent.

ale my vnímáme ekonomii jako procentuálně rostoucí a považujeme

We look upon it as a possibility of percentile increase.

za možný růst percentilu. Pokud graf změním, místo

If I change this and take GDP per capita instead of family income,

rodinného příjmu zadám HDP na obyvatele a změním

and I turn these individual data

tato individuální data na data regionální,

into regional data of gross domestic product,

and I take the regions down here,

přičemž ty regiony umístím sem dolů - velikost bubliny pořád odpovídá populaci.

the size of the bubble is still the population.

And you have the OECD there, and you have sub-Saharan Africa there,

Takže zde máte OECD, tady subsaharskou Afriku,

and we take off the Arab states there,

také oddělíme arabské státy,

coming both from Africa and from Asia,

jak z Afriky, tak z Asie, a umístíme je zvlášť,

and we put them separately,

and we can expand this axis, and I can give it a new dimension here,

a teď rozšíříme tuto osu, můžu jí přidat další dimenzi,

by adding the social values there, child survival.

přidáním společenských hodnot, dětskou úmrtnost.

Now I have money on that axis,

Na této ose tedy máme HDP a na této pravděpodobnost přežití dětí.

and I have the possibility of children to survive there.

In some countries, 99.7% of children survive to five years of age;

V některých zemích se pěti let dožije 99,7 procenta dětí,

others, only 70.

v jiných pouze 70. Zde už to vypadá, že existuje mezera

And here, it seems, there is a gap between OECD,

mezi OECD a Latinskou Amerikou, východní Evropou, východní Asií,

Latin America, East Europe, East Asia,

Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.

arabskými státy, jižní Asií a subsaharskou Afrikou.

The linearity is very strong between child survival and money.

Vztah mezi dětskou úmrtností a bohatstvím je velmi lineární.

But let me split sub-Saharan Africa.

Ale teď subsaharskou Afriku rozdělím. Zde je znázorněno zdraví, zde je lepší zdraví.

Health is there and better health is up there.

I can go here, and I can split sub-Saharan Africa into its countries.

Můžu takto rozdělit subsaharskou Afriku na jednotlivé státy.

And when it bursts,

Když se rozprskne, velikost bublin jednotlivých zemí odpovídá jejich populaci.

the size of each country bubble is the size of the population.

Sierra Leone down there, Mauritius is up there.

Tady dole je Sierra Leone. Mauricius je nahoře. Mauricius byl první zemí,

Mauritius was the first country to get away with trade barriers,

která se zbavila obchodních bariér a mohla prodávat svůj cukr.

and they could sell their sugar, they could sell their textiles,

Mohli prodávat své látky za stejných podmínek jako lidé z Evropy a Severní Ameriky.

on equal terms as the people in Europe and North America.

There's a huge difference [within] Africa.

V rámci Afriky jsou obrovské rozdíly. A Ghana je tady uprostřed.

And Ghana is here in the middle.

In Sierra Leone, humanitarian aid.

V Sierra Leone probíhá humanitární pomoc.

Here in Uganda, development aid.

Tady v Ugandě pomoc rozvojová. Zde je čas investovat, sem

Here, time to invest; there, you can go for a holiday.

můžete jet na dovolenou. Opravdu je zde velká variabilita,

There's tremendous variation within Africa,

v rámci Afriky, kterou jen zřídka uznáváme - většinou ji považujeme za stejnorodou.

which we very often make that it's equal everything.

I can split South Asia here. India's the big bubble in the middle.

Můžu teď rozdělit jižní Asii. Indie je ta velká bublina uprostřed.

But there's a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.

Všimněte si ale obrovského rozdílu mezi Afghánistánem a Srí Lankou.

I can split Arab states. How are they?

Rozdělme arabské státy. Jak jsou na tom ony? Stejné klima, stejná kultura,

Same climate, same culture, same religion -- huge difference.

stejné náboženství. Obrovské rozdíly i mezi sousedy.

Even between neighbors --

Yemen, civil war;

Jemen - občanská válka. Spojené arabské emiráty - finance, které byly použity rovnoměrně a správně.

United Arab Emirates, money, which was quite equally and well-used.

Not as the myth is.

Tedy ne tak, jak tvrdí mýtus. A to jsou v grafu zahrnuty i děti zahraničních pracovníků, kteří se v dané zemi nachází.

And that includes all the children of the foreign workers

who are in the country.

Data bývají mnohdy lepší, než myslíte. Mnoho lidí je považuje za nespolehlivá.

Data is often better than you think. Many people say data is bad.

There is an uncertainty margin, but we can see the difference here:

Existuje určitá statistická odchylka, ale můžeme vidět, že rozdíl

mezi Kambodžou a Singapurem je daleko větší,

Cambodia, Singapore.

The differences are much bigger than the weakness of the data.

než může být nepřesnost dat. Východní Evropa:

East Europe: Soviet economy for a long time,

Po dlouhou dobu zde fungoval sovětský ekonomický model, ale po deseti letech vypadá

but they come out after 10 years very, very differently.

velice, velice různorodě. A pak je tu Latinská Amerika.

And there is Latin America.

Dnes už nemusíme jet na Kubu, abychom v Latinské Americe našli zemi s dobrým zdravotnictvím.

Today, we don't have to go to Cuba

to find a healthy country in Latin America.

Chile will have a lower child mortality than Cuba within some few years from now.

Chile bude za několik let mít nižší dětskou úmrtnost než Kuba.

Here, we have high-income countries in the OECD.

A tady máme bohaté země OECD.

And we get the whole pattern here of the world,

Dostali jsme tím pádem mozaiku celého světa,

which is more or less like this.

která vypadá víceméně takto. A když se na ni podíváme,

And if we look at it, how the world looks,

jak vypadá - v roce 1960, začne se pohybovat. 1960.

in 1960, it starts to move.

This is Mao Zedong. He brought health to China.

Tohle je Mao Ce-Tung. Přinesl do Číny zdraví. Pak zemřel.

And then he died.

And then Deng Xiaoping came and brought money to China,

Přišel Teng Siao-pching a donesl do Číny peníze, díky kterým se vrátila zpět mezi ostatní země.

and brought them into the mainstream again.

And we have seen how countries move in different directions like this,

Viděli jsme, jak se země pohybují různými směry,

so it's sort of difficult to get an example country

takže je poměrně složité najít

stát, který by ilustroval vývoj celého světa.

which shows the pattern of the world.

But I would like to bring you back to about here, at 1960.

Rád bych se teď vrátil zpět do roku 1960.

Srovnám Jižní Koreu, ta je tady, s Brazílií,

I would like to compare South Korea, which is this one,

with Brazil, which is this one.

která je zde. Teď mi zmizely popisky... A také porovnám Ugandu,

The label went away for me here.

And I would like to compare Uganda, which is there.

ta je tady. Teď nechám běžet čas.

I can run it forward, like this.

Můžete si všimnout, že Jižní Korea se velmi, velmi rychle zlepšuje,

And you can see how South Korea is making a very, very fast advancement,

whereas Brazil is much slower.

zatímco Brazílie je o mnoho pomalejší.

And if we move back again, here, and we put trails on them, like this,

Pokud se zase vrátíme zpět a necháme je dělat stopy,

you can see again

uvidíme, že rychlost vývoje

that the speed of development is very, very different,

se opravdu liší a že se země pohybují víceméně

and the countries are moving more or less at the same rate

stejnoměrně, ale zdá se, že se zlepšíte

as money and health,

but it seems you can move much faster

mnohem rychleji, když jste nejdřív zdraví, než když jste nejdřív bohatí.

if you are healthy first than if you are wealthy first.

And to show that, you can put on the way of United Arab Emirates.

Abych to na něčem ukázal, zvýrazním cestu Spojených arabských emirátů.

They came from here, a mineral country.

Začali zde - země nerostného bohatství. Zpeněžili všechnu ropu,

They cached all the oil; they got all the money;

získali dostatek peněz, ale zdraví si nekoupíte v obchodě.

but health cannot be bought at the supermarket.

Do zdraví se musí investovat. Musíte dostat děti do škol,

You have to invest in health. You have to get kids into schooling.

You have to train health staff. You have to educate the population.

připravovat zdravotníky, vzdělat celou populaci.

And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.

A to šejk Sayid zvládl docela dobře.

In spite of falling oil prices, he brought this country up here.

Navzdory klesajícím cenám ropy svou zemi dostal až sem.

So we've got a much more mainstream appearance of the world,

Dostali jsme tedy mnohem stejnorodější vzhled světa,

where all countries tend to use their money

ve kterém se všechny země snaží utrácet své peníze

better than they used it in the past.

lépe, než tomu bylo v minulosti. Tedy, zhruba to platí,

Now, this is, more or less, if you look at the average data of the countries --

když bereme v úvahu průměrná data z těchto zemí. Vypadají takto.

they are like this.

That's dangerous, to use average data,

Používat průměrná data je ale nebezpečné, protože

because there is such a lot of difference within countries.

v rámci jednotlivých zemí existují velké rozdíly. Když se podíváme sem, uvidíme,

So if I go and look here,

we can see that Uganda today is where South Korea was in 1960.

že Uganda je dnes tam, kde byla Jižní Korea v roce 1960. Pokud Ugandu rozdělím,

If I split Uganda, there's quite a difference within Uganda.

uvidíme, že vůbec není jednolitá. Tohle jsou kvintily - pětiny - Ugandy.

These are the quintiles of Uganda.

The richest 20 percent of Ugandans are there.

Nejbohatších 20% Uganďanů je zde.

The poorest are down there.

Nejchudší jsou tady dole. Pokud rozdělím Jihoafrickou republiku, bude to vypadat takto.

If I split South Africa, it's like this.

And if I go down and look at Niger,

Nakonec se podívejme na Niger, ve kterém byl hrozivý hladomor.

where there was such a terrible famine [recently],

Rozdělí se takto. Nejchudších dvacet procent Nigeřanů je tady,

it's like this.

The 20 percent poorest of Niger is out here,

and the 20 percent richest of South Africa is there,

nejbohatších dvacet procent Jihoafričanů zde,

and yet we tend to discuss what solutions there should be in Africa.

a přesto tak často diskutujeme o tom, jak vyřešit situaci v Africe.

Everything in this world exists in Africa.

V Africe můžeme najít něco ze všeho na světě. A nemůžeme

And you can't discuss universal access to HIV [treatment]

pro zajištění všeobecné dostupnosti léku proti HIV pro tuhle horní pětinu

for that quintile up here

with the same strategy as down here.

použít stejnou strategii jako pro ty nejchudší. Vývoj světa

The improvement of the world must be highly contextualized,

se musí uvádět v důkladném kontextu, není spolehlivé jej znát jen

and it's not relevant to have it on a regional level.

na regionální úrovni. Je třeba jít do větších detailů.

We must be much more detailed.

Zjistili jsme, že studenti jsou nadšení, když mohou tyto poznatky použít.

We find that students get very excited when they can use this.

And even more, policy makers and the corporate sectors

A zákonodárci a privátní sektor by také velmi rádi sledovali,

would like to see how the world is changing.

jak se svět mění. Proč tomu tedy tak není?

Now, why doesn't this take place?

Why are we not using the data we have?

Proč nevyužíváme dat, která jsou nám k dispozici? Máme data z OSN,

We have data in the United Nations, in the national statistical agencies

z národních statistických úřadů,

and in universities and other nongovernmental organizations.

z univerzit a z nevládních organizací.

Because the data is hidden down in the databases.

Bohužel jsou ale všechna schována hluboko v databázích

And the public is there, and the internet is there,

a pořád je nevyužíváme efektivně. Znázorníme si zde veřejnost a internet.

but we have still not used it effectively.

All that information we saw changing in the world

Žádné z údajů, které se tu před chvílí míhaly,

does not include publicly funded statistics.

nepocházely ze statistik financovaných z veřejných zdrojů. Existují nějaké internetové stránky

There are some web pages like this, you know,

které takové údaje obsahují, které čerpají informace z těchto databází,

but they take some nourishment down from the databases,

but people put prices on them, stupid passwords and boring statistics.

ale lidi na ně lepí cenovky, hloupá hesla a nudné statistiky.

(Laughter)

(Smích) (Potlesk)

And this won't work.

(Applause)

A tohle nebude fungovat. Co je tedy potřeba? Databáze máme.

So what is needed? We have the databases.

It's not a new database that you need.

Nepotřebujeme tedy nové. Máme úžasné návrhářské nástroje

We have wonderful design tools and more and more are added up here.

a neustále jsou vyvíjeny nové. Založili jsme tedy

So we started a nonprofit venture linking data to design,

neziskový podnik, který spojuje data a design,

we called "Gapminder,"

a nazvali jsme jej Gapminder, podle londýnského metra, kde vás varují

from the London Underground, where they warn you, "Mind the gap."

abyste "dali pozor na mezeru" (Mind the gap).

So we thought Gapminder was appropriate.

Začali jsme psát program, který by mohl data prezentovat tímto způsobem.

And we started to write software which could link the data like this.

Nebylo to tak těžké - za pár let práce jsme vytvořili animace.

And it wasn't that difficult.

It took some person years, and we have produced animations.

You can take a data set and put it there.

Můžete vzít sadu dat a vložit ji sem.

We are liberating UN data, some few UN organization.

Uvolňujeme data OSN, z několika jejich organizací.

Some countries accept that their databases can go out on the world.

Některé země souhlasí s uveřejněním svých databází,

But what we really need is, of course, a search function,

ale doopravdy potřebujeme pochopitelně hlavně vyhledávací funkci.

a search function where we can copy the data up to a searchable format

Vyhledávací funkci, pomocí které můžeme data převést do vyhledávatelného formátu

and get it out in the world.

a dostat je do světa. A co nám na to říkají ostatní?

And what do we hear when we go around?

Udělal jsem si malý průzkum mezi hlavními statistickými databázemi. Každý říká:

I've done anthropology on the main statistical units.

Everyone says, "It's impossible. This can't be done.

"Je to nemožné. Tohle se udělat nedá. Naše informace jsou specifické

Our information is so peculiar in detail,

so that cannot be searched as others can be searched.

v mnohých detailech a nemohou být vyhledávány stejným nástrojem jako ostatní.

We cannot give the data free to the students,

Nemůžeme je zdarma uvolnit pro studenty ani pro podnikatele po celém světě."

free to the entrepreneurs of the world."

Ale přesně tohle bychom chtěli, nebo ne?

But this is what we would like to see, isn't it?

Data získaná za veřejné peníze jsou tady dole,

The publicly funded data is down here.

And we would like flowers to grow out on the net.

a chtěli bychom, aby z internetu rostly tyto květiny.

One of the crucial points is to make them searchable,

Jeden z klíčových bodů je pak umožnit vyhledávání v datech, načež budou lidé moci použít

and then people can use the different design tools to animate it there.

nějaký jiný designový nástroj k jejich animaci.

A mám pro vás celkem dobré zprávy. Současný

And I have pretty good news for you.

I have good news that the [current],

new head of UN statistics doesn't say it's impossible.

šéf Statistické divize OSN neříká, že to je nemožné.

He only says, "We can't do it."

Říká jen: "My to nezvládneme."

(Laughter)

(Smích)

And that's a quite clever guy, huh?

A to je to celkem chytrý chlap, hm?

(Laughter)

(Smích)

So we can see a lot happening in data in the coming years.

Takže vidíme, že v oblasti dat se toho v následujících letech bude dít hodně.

We will be able to look at income distributions in completely new ways.

Budeme se moci podívat na rozdělení příjmů zcela novými způsoby.

This is the income distribution of China, 1970.

Toto je distribuce příjmů v Číně v roce 1970,

This is the income distribution of the United States, 1970.

toto distribuce příjmů ve Spojených státech v roce 1970.

Almost no overlap.

Téměř žádné překrytí. A co se stalo potom?

Almost no overlap.

And what has happened?

What has happened is this:

Stalo se tohle: Čína roste, už není tak stejnorodá,

that China is growing, it's not so equal any longer,

and it's appearing here, overlooking the United States,

a objevuje se tady, odkud shlíží na USA.

almost like a ghost, isn't it?

Skoro jako duch, že?

(Laughter)

(Smích)

It's pretty scary.

Je to docela strašidelné. Ale myslím si, že je velmi důležité mít k dispozici všechny tyto informace.

(Laughter)

But I think it's very important to have all this information.

We need really to see it.

Potřebujeme je znát. A místo sledování těchto údajů

And instead of looking at this,

I would like to end up by showing the internet users per 1,000.

bych chtěl skončit předvedením počtu uživatelů internetu na 1000 obyvatel.

In this software, we access about 500 variables

V tomto softwaru máme snadný přístup k asi pěti stům proměnným ze všech zemí.

from all the countries quite easily.

Chvilku zabere, než to všechno změním,

It takes some time to change for this,

but on the axes, you can quite easily get any variable you would like to have.

ale na osách si lehce nastavíte jakoukoli proměnnou budete chtít.

A teď jen zpřístupnit zdarma všechny databáze,

And the thing would be to get up the databases free,

to get them searchable, and with a second click,

umožnit v nich vyhledávání a dalším kliknutím je převést

to get them into the graphic formats, where you can instantly understand them.

do grafického formátu, ve kterém jim okamžitě porozumíte.

Now, statisticians don't like it, because they say

Statistikové to sice nemají rádi, říkají, že to pak

that this will not show the reality;

nezobrazuje realitu a že musíme používat statistické analytické metody.

we have to have statistical, analytical methods.

Ale to je věc diskuze.

But this is hypothesis-generating.

I end now with the world.

Skončím pohledem na svět. Internet právě přichází.

There, the internet is coming.

The number of internet users are going up like this.

Počet uživatelů internetu stoupá. Toto je HDP na obyvatele.

This is the GDP per capita.

Je to nová technologie, ale překvapivě dobře zapadá

And it's a new technology coming in, but then amazingly,

how well it fits to the economy of the countries.

do ekonomik jednotlivých zemí. Proto je tak důležitý

That's why the $100 computer will be so important.

počítač za sto dolarů. Ale tendence to je pěkná.

But it's a nice tendency.

It's as if the world is flattening off, isn't it?

Jako by se svět zplošťoval, že? Tyto země

These countries are lifting more than the economy,

se zvedají nejen ekonomicky a bude velmi zajímavé

and it will be very interesting to follow this over the year,

to přes rok sledovat, což snad budete moci dělat

as I would like you to be able to do with all the publicly funded data.

s pomocí všech těch veřejných dat. Mnohokrát vám děkuji.

Thank you very much.

(Applause)

(Potlesk)