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

Hans Rosling: Hans Rosling präsentiert die besten Statistiken, die Sie jemals gesehen haben

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2007-01-14 ・ TED


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

Hans Rosling: Hans Rosling präsentiert die besten Statistiken, die Sie jemals gesehen haben

2,179,249 views ・ 2007-01-14

TED


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Lektorat: Alexander Klar
00:25
About 10 years ago, I took on the task to teach global development
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25626
4355
Vor ungefähr 10 Jahren übernahm ich die Aufgabe, schwedische Studenten im Grundstudium
globale Entwicklung zu lehren. Damals hatte ich seit ca. 20 Jahren
00:30
to Swedish undergraduate students.
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30005
2146
00:32
That was after having spent about 20 years,
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32175
2881
gemeinsam mit afrikanischen Organisationen Hunger in Afrika erforscht,
00:35
together with African institutions,
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35080
1877
00:36
studying hunger in Africa.
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36981
1598
sodass von mir erwartet wurde, dass ich ein wenig von der Welt wusste.
00:38
So I was sort of expected to know a little about the world.
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38603
3998
Ich führte an unserer medizinischen Universität, dem Karolinska-Institut,
00:42
And I started, in our medical university, Karolinska Institute,
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42625
3351
00:46
an undergraduate course called Global Health.
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46000
3530
einen Kurs namens „Weltgesundheit“ im Grundstudium ein. Wenn man aber
00:49
But when you get that opportunity, you get a little nervous.
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49554
2822
so eine Gelegenheit bekommt, wird man etwas nervös. Ich sagte mir,
00:52
I thought, these students coming to us actually have the highest grade
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52400
3334
die Studenten, haben den bestmöglichen Abschluss
00:55
you can get in the Swedish college system,
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55758
2023
im schwedischen Hochschulsystem. Vielleicht wissen sie ja schon alles,
00:57
so I thought, maybe they know everything I'm going to teach them about.
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57805
3365
was ich sie lehren möchte. Deshalb begann ich mit einem Test.
01:01
So I did a pretest when they came.
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61194
1997
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
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63215
3493
Eine der Fragen, durch die ich eine Menge gelernt habe, lautete:
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
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66732
4269
„Welches Land innerhalb dieser fünf Paare hat die höchste Kindersterblichkeit?“
Ich hatte sie so ausgewählt, dass in jedem der Länderpaare
01:11
And I put them together so that in each pair of countries,
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71890
3070
01:14
one has twice the child mortality of the other.
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74984
3445
die Kindersterblichkeit eines Landes doppelt so hoch wie die des anderen war.
01:18
And this means that it's much bigger, the difference,
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78453
4245
Der Unterschied ist also deutlich größer als die Unsicherheit der Daten.
01:22
than the uncertainty of the data.
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82722
1802
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
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84548
2311
Ich werde Sie nicht testen. Hier hat aber die Türkei
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which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
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86883
4327
die höchste. Polen, Russland, Pakistan und Südafrika.
01:31
And these were the results of the Swedish students.
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91234
2422
Und dies waren die Ergebnisse der schwedischen Studenten. So erhielt ich
01:33
I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow.
22
93680
3170
das Konfidenzintervall, das ziemlich schmal ist, und ich war natürlich zufrieden:
01:36
And I got happy, of course -- a 1.8 right answer out of five possible.
23
96874
3985
von fünf möglichen Antworten waren 1,8 richtig. Das bedeutet, dass
01:40
That means there was a place for a professor of international health
24
100883
3211
ein Professor für Weltgesundheit gebraucht wurde --
01:44
and for my course.
25
104118
1166
(Lachen) und mein Kurs.
01:45
(Laughter)
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105308
1033
01:46
But one late night, when I was compiling the report,
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106365
4039
Aber eines Nachts, als ich den Bericht verfasste,
01:50
I really realized my discovery.
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110428
2566
wurde mir meine Entdeckung wirklich bewusst. Ich hatte gezeigt,
01:53
I have shown that Swedish top students know, statistically,
29
113018
4925
dass Schwedens beste Studenten, statistisch gesehen, wesentlich weniger
01:57
significantly less about the world than the chimpanzees.
30
117967
3009
über die Welt wussten als Schimpansen.
02:01
(Laughter)
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121000
1976
(Lachen)
02:03
Because the chimpanzee would score half right
32
123000
3459
Denn Schimpansen würden die Hälfte richtig auswählen, wenn ich ihnen zwei Bananen
02:06
if I gave them two bananas with Sri Lanka and Turkey.
33
126483
2630
mit Sri Lanka und der Türkei geben würde. Sie würden in der Hälfte der Fälle richtig liegen.
02:09
They would be right half of the cases. But the students are not there.
34
129137
3422
Aber die Studenten nicht. Das Problem war meines Erachtens nicht Dummheit --
02:12
The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.
35
132583
4215
es waren vorgefasste Meinungen.
02:16
I did also an unethical study
36
136822
2737
Ich machte auch eine skrupellose Studie mit den Professoren des Karolinska-Instituts,
02:19
of the professors of the Karolinska Institute,
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139583
2527
(Lachen)
02:22
which hands out the Nobel Prize in Medicine,
38
142134
2541
das den Nobelpreis für Medizin vergibt.
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
39
144699
2296
Sie sind gleichauf mit den Schimpansen.
(Lachen)
02:27
(Laughter)
40
147019
2435
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
41
149478
4183
Da wurde mir bewusst, dass ich die Daten kommunizieren musste,
02:33
because the data of what's happening in the world
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153685
2904
denn die Daten darüber, was in der Welt passiert
02:36
and the child health of every country
43
156613
1961
und die Gesundheit der Kinder, sind sehr gut bekannt.
02:38
is very well aware.
44
158598
1337
02:39
So we did this software, which displays it like this.
45
159959
2767
Wir entwickelten diese Software: Jede Blase hier ist ein Land.
02:42
Every bubble here is a country.
46
162750
1958
02:44
This country over here is China.
47
164732
4989
Dieses Land hier ist China. Das ist Indien.
02:49
This is India.
48
169745
1163
02:50
The size of the bubble is the population,
49
170932
2247
Die Größe der Blase ist die Bevölkerung und auf dieser Achse habe ich die
02:53
and on this axis here, I put fertility rate.
50
173203
3556
02:56
Because my students, what they said
51
176783
2443
Fruchtbarkeitsrate eingetragen. Denn meine Studenten sagten,
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
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179250
2559
als sie die Weltkarte betrachteten und ich sie fragte:
03:01
"What do you really think about the world?"
53
181833
2723
„Wie denken Sie wirklich über die Welt?“
Also, zuerst stellte ich fest, dass ihr Lehrbuch hauptsächlich „Tim und Struppi“ war.
03:04
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
54
184580
3269
03:07
(Laughter)
55
187873
1045
(Lachen)
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
56
188942
2515
Sie sagten: „Die Welt ist noch immer in ,wir‘ und ,die anderen‘ aufgeteilt.
03:11
And 'we' is the Western world and 'them' is the Third World."
57
191481
3453
Und ,wir‘ sind die westliche Welt und ,die anderen‘ sind die Dritte Welt.“
„Und was verstehen Sie unter der westlichen Welt?“, fragte ich.
03:15
"And what do you mean with 'Western world?'" I said.
58
195381
2510
03:17
"Well, that's long life and small family.
59
197915
1977
„Langes Leben und kleine Familien und die Dritte Welt steht für kurzes Leben und große Familien.“
03:19
And 'Third World' is short life and large family."
60
199916
2388
Das könnte ich also hier zeigen. Hier ist die Fruchtbarkeitsrate: Anzahl der Kinder pro Frau,
03:23
So this is what I could display here.
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203058
2385
03:25
I put fertility rate here --
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205467
1657
03:27
number of children per woman: one, two, three, four,
63
207148
3138
eins, zwei, drei, vier -- bis zu acht Kinder pro Frau.
03:30
up to about eight children per woman.
64
210310
2031
03:32
We have very good data since 1962, 1960, about,
65
212365
3980
Wir haben seit 1960/1962 sehr gute Daten über Familiengrößen in allen Ländern.
03:36
on the size of families in all countries.
66
216369
2033
03:38
The error margin is narrow.
67
218426
1375
Die Fehlerquote ist gering. Hier habe ich die Lebenserwartung bei Geburt eingetragen,
03:39
Here, I put life expectancy at birth,
68
219825
2008
03:41
from 30 years in some countries, up to about 70 years.
69
221857
3467
die in manchen Ländern 30 Jahre -- bis ungefähr 70 Jahre beträgt.
03:45
And in 1962, there was really a group of countries here
70
225348
3403
Und 1962 gab es wirklich eine Reihe von Ländern hier.
03:48
that were industrialized countries,
71
228775
1857
Das waren Industrieländer mit kleinen Familien und einem langen Leben.
03:50
and they had small families and long lives.
72
230656
3094
03:53
And these were the developing countries.
73
233774
2100
Und dies waren die Entwicklungsländer:
03:55
They had large families and they had relatively short lives.
74
235898
3041
sie hatten große Familien und ein relativ kurzes Leben.
03:58
Now, what has happened since 1962? We want to see the change.
75
238963
3681
Was hat sich seit 1962 geändert? Sehen wir uns die Veränderungen an.
04:02
Are the students right? It's still two types of countries?
76
242668
2937
Hatten die Studenten recht? Sind die Länder noch immer in zwei Arten aufgeteilt?
04:05
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
77
245629
3736
Oder haben die Entwicklungsländer kleinere Familien und leben hier?
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
78
249389
2298
Oder haben sie jetzt ein längeres Leben und leben hier oben?
04:11
Let's see. We start the world, eh?
79
251711
1841
Sehen wir mal. Wir haben die Welt hier angehalten. Dies sind alles
04:13
This is all UN statistics that have been available.
80
253576
2486
Statistiken der UNO, die verfügbar waren. Also gut. Können Sie das dort sehen?
04:16
Here we go. Can you see there?
81
256086
1501
04:17
It's China there, moving against better health there, improving there.
82
257611
3287
Dort ist China, das sich in Richtung einer besseren Gesundheit weiterentwickelt.
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
83
260922
3645
Alle grünen Länder in Lateinamerika gehen in Richtung einer kleineren Familie.
Die gelben hier sind die arabischen Länder
04:24
Your yellow ones here are the Arabic countries,
84
264591
2422
sie haben größere Familien, aber -- nein, ein längeres Leben, keine größeren Familien.
04:27
and they get longer life, but not larger families.
85
267037
3901
04:30
The Africans are the green here. They still remain here.
86
270962
2622
Die Afrikaner sind hier unten grün eingezeichnet. Sie bleiben weiterhin hier.
04:33
This is India; Indonesia is moving on pretty fast.
87
273608
2641
Hier ist Indien. Indonesien verändert sich ziemlich schnell.
04:36
In the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries.
88
276273
4106
(Gelächter)
Und in den 80er Jahren befindet sich Bangladesh noch immer unter den
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s --
89
280403
3228
afrikanischen Ländern dort. Aber dann ist in Bangladesh in den 80er Jahren ein
04:43
the imams start to promote family planning,
90
283655
2413
Wunder geschehen: die Imame propagierten Familienplanung.
04:46
and they move up into that corner.
91
286092
1747
Sie haben sich in diese Ecke bewegt. Und in den 90er Jahren
04:47
And in the '90s, we have the terrible HIV epidemic
92
287863
3298
04:51
that takes down the life expectancy of the African countries.
93
291185
3509
haben wir die schreckliche HIV-Epidemie, die die Lebenserwartung in den
04:54
And the rest of them all move up into the corner,
94
294718
3648
afrikanischen Ländern verkürzt. Alle anderen bewegen sich in die Ecke,
04:58
where we have long lives and small family,
95
298390
2386
in der wir lange leben und kleine Familien haben und wir haben eine total neue Welt.
05:00
and we have a completely new world.
96
300800
2114
05:02
(Applause)
97
302938
3214
(Applaus)
05:13
(Applause ends)
98
313561
1097
05:15
Let me make a comparison directly
99
315567
1813
Ich möchte einen Vergleich zwischen den USA und Vietnam ziehen.
05:17
between the United States of America and Vietnam.
100
317404
3014
05:20
1964:
101
320442
1199
1964: Amerika hatte kleine Familien und eine lange Lebenserwartung;
05:22
America had small families and long life;
102
322538
2611
05:25
Vietnam had large families and short lives.
103
325173
3349
in Vietnam genau anders herum. Dann passiert Folgendes:
05:28
And this is what happens.
104
328546
1283
05:29
The data during the war indicate that even with all the death,
105
329853
5341
Die Daten während des Krieges zeigen, dass sich, sogar mit all den Toden,
05:35
there was an improvement of life expectancy.
106
335218
2229
die Lebenserwartung verbesserte. Am Ende des Jahres
05:37
By the end of the year, family planning started in Vietnam,
107
337471
2784
begann die Familienplanung in Vietnam und es wurden kleinere Familien angestrebt.
05:40
and they went for smaller families.
108
340279
1694
05:41
And the United States up there is getting longer life,
109
341997
2569
Und die USA dort oben bewegen sich auf längeres Leben zu
05:44
keeping family size.
110
344590
1188
und behalten die Größe der Familie. Und in den 80ern
05:45
And in the '80s now, they give up Communist planning
111
345802
3605
gibt es kommunistische Planwirtschaft auf und wendet sich der Marktwirtschaft zu,
05:49
and they go for market economy,
112
349431
1507
05:50
and it moves faster even than social life.
113
350962
2010
das alles geht schneller als Sozialleben.
05:52
And today, we have in Vietnam
114
352996
2336
Und 2003 haben wir in Vietnam die gleiche
05:55
the same life expectancy and the same family size
115
355356
4802
Lebenserwartung und Familiengröße in Vietnam, wie 1974, am Kriegsende, in den USA.
06:00
here in Vietnam, 2003,
116
360182
2763
06:02
as in United States, 1974, by the end of the war.
117
362969
4067
Ich glaube, dass wir, wenn wir uns die Daten nicht ansehen,
06:07
I think we all, if we don't look at the data,
118
367513
3296
06:10
we underestimate the tremendous change in Asia,
119
370833
3221
den enormen Wandel in Asien unterschätzen,
06:14
which was in social change before we saw the economic change.
120
374078
4691
ein sozialer Wandel, noch bevor wir einen ökonomischen Wandel sahen.
06:18
So let's move over to another way here
121
378793
2367
Wechseln wir zu einer anderen Betrachtungsweise, bei der wir
06:21
in which we could display the distribution in the world
122
381184
4487
die Einkommensverteilung auf der Welt sehen. Dies sind die weltweiten Statistiken.
06:25
of income.
123
385695
1280
06:26
This is the world distribution of income of people.
124
386999
3696
Ein Dollar, 10 Dollar oder 100 Dollar pro Tag.
06:31
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
125
391499
3846
Es gibt keinen Unterschied zwischen Reich und Arm mehr: ein Mythos.
06:36
There's no gap between rich and poor any longer. This is a myth.
126
396071
3412
06:39
There's a little hump here.
127
399507
2015
Hier ist ein kleiner Hügel, aber die Menschen sind gleichmäßig verteilt.
06:42
But there are people all the way.
128
402195
1640
06:43
And if we look where the income ends up,
129
403859
4386
Wenn wir betrachten, wo das Einkommen letztendlich hinfließt,
06:48
this is 100 percent of the world's annual income.
130
408269
4195
das Einkommen, das 100 Prozent des Welteinkommens ausmacht.
06:52
And the richest 20 percent,
131
412488
2465
06:54
they take out of that about 74 percent.
132
414977
4119
Die reichsten 20 Prozent nehmen 74 Prozent ein. Und die ärmsten 20 Prozent
06:59
And the poorest 20 percent, they take about two percent.
133
419120
4916
ungefähr zwei Prozent. Und dies zeigt, dass das Konzept
07:04
And this shows that the concept of developing countries
134
424060
2755
07:06
is extremely doubtful.
135
426839
1567
der Entwicklungsländer sehr zweifelhaft ist. Hilfe für uns bedeutet,
07:08
We think about aid,
136
428430
1881
07:10
like these people here giving aid to these people here.
137
430335
3613
die Menschen hier geben den Menschen dort. Aber in der Mitte
07:13
But in the middle, we have most of the world population,
138
433972
3120
haben wir die Mehrheit der Weltbevölkerung mit 24 Prozent des Einkommens.
07:17
and they have now 24 percent of the income.
139
437116
2609
07:19
We heard it in other forms.
140
439749
1656
Wir haben dies in anderer Form gehört. In welcher?
07:21
And who are these?
141
441429
2701
Wo sind die verschiedenen Länder? Ich kann Ihnen Afrika zeigen.
07:24
Where are the different countries?
142
444154
2220
07:26
I can show you Africa.
143
446398
1546
07:27
This is Africa.
144
447968
1591
Das ist Afrika. 10 Prozent der Weltbevölkerung, größtenteils arm.
07:30
Ten percent of the world population,
145
450078
1763
07:31
most in poverty.
146
451865
1166
Das ist die OECD. Das reiche Land. Der Country Club der UN.
07:33
This is OECD -- the rich countries, the country club of the UN.
147
453055
4375
07:37
And they are over here on this side. Quite an overlap between Africa and OECD.
148
457454
5416
Und die sind hier auf dieser Seite. Eine große Überlappung von Afrika und der OECD.
07:42
And this is Latin America.
149
462894
1348
Und dies ist Südamerika. In Südamerika gibt es alles,
07:44
It has everything on this earth, from the poorest to the richest
150
464266
3355
sowohl die ärmsten als auch die reichsten Menschen.
07:47
in Latin America.
151
467645
1373
Und obendrauf können wir Osteuropa, Ostasien
07:49
And on top of that, we can put East Europe,
152
469042
3107
07:52
we can put East Asia, and we put South Asia.
153
472173
3175
und Südasien setzen. Und wenn wir nun die Zeit bis etwa 1970
07:55
And what did it look like if we go back in time,
154
475372
3130
07:58
to about 1970?
155
478526
2093
zurückdrehen? Damals war der Hügel größer.
08:00
Then, there was more of a hump.
156
480643
2522
Und die meisten, die in absoluter Armut lebten, waren Asiaten.
08:04
And most who lived in absolute poverty were Asians.
157
484242
3759
Das Problem der Welt war die Armut in Asien. Und wenn wir jetzt die Welt vorwärts bewegen,
08:08
The problem in the world was the poverty in Asia.
158
488025
2947
08:10
And if I now let the world move forward,
159
490996
3118
08:14
you will see that while population increases,
160
494138
2612
werden Sie sehen, dass, während die Bevölkerung zunimmt,
08:16
there are hundreds of millions in Asia getting out of poverty,
161
496774
3313
hunderte Millionen in Asien die Armut besiegen und einige andere
08:20
and some others getting into poverty,
162
500111
1965
in die Armut absinken, das ist das heutige Muster.
08:22
and this is the pattern we have today.
163
502100
1901
Und die beste Projektion der Weltbank ist, dass dies geschehen wird
08:24
And the best projection from the World Bank
164
504025
2071
08:26
is that this will happen,
165
506120
1914
und wir keine geteilte Welt haben werden. Die meisten Menschen werden sich in
08:28
and we will not have a divided world.
166
508058
1848
08:29
We'll have most people in the middle.
167
509930
1895
08:31
Of course it's a logarithmic scale here,
168
511849
2027
der Mitte befinden. Dies hier ist natürlich eine logarithmische Skala,
08:33
but our concept of economy is growth with percent.
169
513900
3397
aber unser Wirtschaftskonzept ist Wachstum mit Prozent. Wir betrachten es
08:37
We look upon it as a possibility of percentile increase.
170
517321
5285
als eine Möglichkeit der prozentualen Zunahme. Wenn ich dies ändere und statt
08:42
If I change this and take GDP per capita instead of family income,
171
522630
4824
des Familieneinkommens das BIP pro Kopf nehme und diese
08:47
and I turn these individual data
172
527478
3771
individuellen Daten in regionale Daten des Bruttoinlandsprodukts umwandle
08:51
into regional data of gross domestic product,
173
531273
3276
08:54
and I take the regions down here,
174
534573
1888
und diese Regionen hier unten nehme, die Größe ist noch immer die Bevölkerung.
08:56
the size of the bubble is still the population.
175
536485
2239
08:58
And you have the OECD there, and you have sub-Saharan Africa there,
176
538748
3198
Und wir haben die OECD dort und Schwarzafrika dort
09:01
and we take off the Arab states there,
177
541970
2241
und wir nehmen die arabischen Länder dort weg,
09:04
coming both from Africa and from Asia,
178
544235
2218
die von Afrika und von Asien kommen und tragen sie getrennt ein
09:06
and we put them separately,
179
546477
1666
09:08
and we can expand this axis, and I can give it a new dimension here,
180
548167
5097
und dann können wir diese Achse erweitern und ich kann ihr hier eine neue
09:13
by adding the social values there, child survival.
181
553288
3349
Dimension geben, indem ich soziale Werte, Überlebensrate der Kinder, hinzufüge.
09:16
Now I have money on that axis,
182
556661
1728
Jetzt habe ich Geld auf dieser Achse und die Möglichkeit, dass Kinder dort überleben.
09:18
and I have the possibility of children to survive there.
183
558413
2743
09:21
In some countries, 99.7% of children survive to five years of age;
184
561180
4257
In einigen Ländern überleben 99,7 Prozent der Kinder die ersten fünf Jahre,
09:25
others, only 70.
185
565461
1725
in anderen nur 70 Prozent. Und hier scheint es einen Unterschied
09:27
And here, it seems, there is a gap between OECD,
186
567210
3268
zwischen der OECD, Lateinamerika, Osteuropa, Ostasien,
09:30
Latin America, East Europe, East Asia,
187
570502
3254
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
188
573780
3885
den arabischen Ländern, Südasien und Schwarzafrika zu geben.
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
189
577689
4908
Es gibt eine starke Linearität zwischen der Überlebensrate von Kindern und Geld.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa.
190
582621
3296
Aber lassen Sie mich Schwarzafrika unterteilen. Gesundheit ist dort und bessere da oben.
09:45
Health is there and better health is up there.
191
585941
4924
09:50
I can go here, and I can split sub-Saharan Africa into its countries.
192
590889
4462
Wenn ich jetzt Schwarzafrika in seine Länder aufteile,
09:55
And when it bursts,
193
595375
1202
entspricht die Größe der Länderblase der Größe der Bevölkerung.
09:56
the size of each country bubble is the size of the population.
194
596601
3646
10:00
Sierra Leone down there, Mauritius is up there.
195
600271
2540
Sierra Leone dort unten. Mauritius ist dort oben.
10:02
Mauritius was the first country to get away with trade barriers,
196
602835
3656
Mauritius konnte als erstes die Handelsschranken ablegen und Zucker verkaufen.
10:06
and they could sell their sugar, they could sell their textiles,
197
606515
3525
Sie verkauften ihre Textilien zu den gleichen Bedingungen wie Leute in Europa und Nordamerika.
10:10
on equal terms as the people in Europe and North America.
198
610064
3714
10:13
There's a huge difference [within] Africa.
199
613802
2132
Es gibt einen riesigen Unterschied innerhalb Afrikas. Ghana liegt in der Mitte.
10:15
And Ghana is here in the middle.
200
615958
1868
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
201
617850
2592
In Sierra Leone, humanitäre Hilfe.
10:20
Here in Uganda, development aid.
202
620466
3310
Hier in Uganda, Entwicklungshilfe. Hier ist es an der Zeit zu investieren,
10:23
Here, time to invest; there, you can go for a holiday.
203
623800
3295
dort können Sie Ferien machen. Innerhalb Afrikas gibt es enorme Varianz,
10:27
There's tremendous variation within Africa,
204
627119
2742
wobei wir oft glauben, dass alles gleich ist.
10:29
which we very often make that it's equal everything.
205
629885
3091
10:33
I can split South Asia here. India's the big bubble in the middle.
206
633000
4239
Ich kann Südasien hier unterteilen. Indien ist die große Blase in der Mitte.
10:37
But there's a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
207
637263
4440
Es besteht ein riesiger Unterschied zwischen Afghanistan und Sri Lanka.
10:41
I can split Arab states. How are they?
208
641727
2135
Ich kann die arabischen Länder unterteilen. Wie sehen sie aus? Dasselbe Klima,
10:43
Same climate, same culture, same religion -- huge difference.
209
643886
4132
dieselbe Kultur, dieselbe Religion. Ein riesiger Unterschied. Selbst zwischen
10:48
Even between neighbors --
210
648042
1222
10:49
Yemen, civil war;
211
649288
1245
Nachbarstaaten. Jemen: Bürgerkrieg. VAE: Geld, das recht gleichmäßig und gut verwendet wurde.
10:50
United Arab Emirates, money, which was quite equally and well-used.
212
650557
4166
10:54
Not as the myth is.
213
654747
1782
Nicht wie der Mythos. Und das schließt alle Kinder von ausländischen Arbeitern ein,
10:56
And that includes all the children of the foreign workers
214
656553
4109
11:00
who are in the country.
215
660686
1574
die im Land sind. Die Daten sind oft besser, als Sie denken. Viele halten sie für schlecht.
11:02
Data is often better than you think. Many people say data is bad.
216
662284
3692
11:06
There is an uncertainty margin, but we can see the difference here:
217
666000
3143
Es ist einiges unsicher, aber wir sehen doch einen Unterschied:
Kambodscha, Singapur. Die Unterschiede sind viel größer als
11:09
Cambodia, Singapore.
218
669167
1362
11:10
The differences are much bigger than the weakness of the data.
219
670553
2971
Daten schlecht sind. Osteuropa:
11:13
East Europe: Soviet economy for a long time,
220
673548
4647
Lange Zeit Sowjetwirtschaft, doch nach 10 Jahren stellt es sich ganz anders dar.
11:18
but they come out after 10 years very, very differently.
221
678219
3212
Und dann ist da Lateinamerika.
11:21
And there is Latin America.
222
681455
2733
Wir müssen heute nicht nach Kuba gehen, um ein gesundes Land in Lateinamerika zu finden.
11:24
Today, we don't have to go to Cuba
223
684212
1646
11:25
to find a healthy country in Latin America.
224
685882
2028
11:27
Chile will have a lower child mortality than Cuba within some few years from now.
225
687934
4634
In ein paar Jahren wird die Kindersterblichkeit in Chile die in Kuba unterschreiten.
11:32
Here, we have high-income countries in the OECD.
226
692592
3055
Und hier haben wir die Länder in der OECD mit hohem Einkommen.
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
227
695671
3792
Und wir sehen das ganze Muster der Welt hier,
11:39
which is more or less like this.
228
699487
2151
das mehr oder weniger so aussieht. Und wenn wir uns ansehen,
11:41
And if we look at it, how the world looks,
229
701662
3940
wie sie aussieht, die Welt, 1960 fängt sie an, sich zu bewegen.
11:46
in 1960, it starts to move.
230
706658
3318
11:50
This is Mao Zedong. He brought health to China.
231
710000
2632
Hier ist Mao Tse-tung. Er führte die Gesundheitsversorgung in China ein. Und starb.
11:52
And then he died.
232
712656
1166
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China,
233
713846
2612
Dann brachte Deng Xiaoping Geld nach China und brachte das Land wieder auf einen Mittelweg.
11:56
and brought them into the mainstream again.
234
716482
2054
11:58
And we have seen how countries move in different directions like this,
235
718560
4158
Und wir haben gesehen, wie sich Länder in verschiedene Richtungen bewegen,
12:02
so it's sort of difficult to get an example country
236
722742
5905
weshalb es etwas schwierig ist,
sich ein Land als Beispiel zu nehmen, das das Muster der Weltentwicklung widerspiegelt.
12:08
which shows the pattern of the world.
237
728671
2145
12:10
But I would like to bring you back to about here, at 1960.
238
730840
6854
Ich möchte Sie ungefähr hier, zum Jahr 1960, zurückführen.
Ich möchte Südkorea hier mit Brasilien dort vergleichen.
12:18
I would like to compare South Korea, which is this one,
239
738083
6991
12:25
with Brazil, which is this one.
240
745098
3358
Der Name steht gerade nicht dabei. Und ich möchte Uganda dort vergleichen.
12:29
The label went away for me here.
241
749154
1782
12:30
And I would like to compare Uganda, which is there.
242
750960
2925
Und ich kann es so nach vorne bewegen.
12:34
I can run it forward, like this.
243
754699
3183
Und Sie können sehen, wie Südkorea sehr große Fortschritte macht,
12:39
And you can see how South Korea is making a very, very fast advancement,
244
759748
6996
12:46
whereas Brazil is much slower.
245
766768
2585
während Brasilien viel langsamer ist.
12:49
And if we move back again, here, and we put trails on them, like this,
246
769377
6144
Und wenn wir wieder weiter zurückgehen und den Weg so markieren,
12:55
you can see again
247
775545
2403
können Sie erneut sehen, dass die Geschwindigkeit der Entwicklung
12:57
that the speed of development is very, very different,
248
777972
3332
sehr verschieden ist und die Länder mehr oder weniger gleich schnell
13:01
and the countries are moving more or less at the same rate
249
781328
5760
in Bezug auf Geld und Gesundheit voranschreiten, aber anscheinend geht es viel schneller,
13:07
as money and health,
250
787112
1427
13:08
but it seems you can move much faster
251
788563
1929
wenn es vorm Wohlstand eine Gesundheitsversorgung gibt.
13:10
if you are healthy first than if you are wealthy first.
252
790516
2918
13:14
And to show that, you can put on the way of United Arab Emirates.
253
794000
4158
Das kann man an der Vorgehensweise der Vereinigten Arabischen Emirate sehen.
13:18
They came from here, a mineral country.
254
798182
2674
Sie kamen von hier, einem Land mit Mineralöl. Sie förderten das ganze Mineralöl,
13:20
They cached all the oil; they got all the money;
255
800880
2467
erhielten all das Geld, aber Gesundheit kann man nicht im Supermarkt kaufen.
13:23
but health cannot be bought at the supermarket.
256
803371
2436
Man muss in Gesundheit investieren. Man muss Kinder in die Schule schicken.
13:26
You have to invest in health. You have to get kids into schooling.
257
806516
3147
13:29
You have to train health staff. You have to educate the population.
258
809687
3190
Man muss Gesundheitsberufe ausbilden. Man muss die Bevölkerung aufklären.
13:32
And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.
259
812901
2356
Und Scheich Sayed hat dies recht gut gemacht.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
260
815281
3963
Trotz der fallenden Ölpreise hat er dieses Land nach hier oben gebracht.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
261
819268
3708
Somit erscheint die Welt mehr in dem Kernbereich,
13:43
where all countries tend to use their money
262
823000
2527
in dem alle Länder ihr Geld besser
13:45
better than they used it in the past.
263
825551
2295
als in der Vergangenheit verwenden. So sieht es mehr oder weniger aus,
13:49
Now, this is, more or less, if you look at the average data of the countries --
264
829269
6978
wenn Sie sich die durchschnittlichen Daten der Länder ansehen. So sehen sie aus.
13:56
they are like this.
265
836271
1194
13:57
That's dangerous, to use average data,
266
837489
3409
Aber es ist gefährlich, durchschnittliche Daten zu verwenden, denn es gibt so viele
14:00
because there is such a lot of difference within countries.
267
840922
3845
Unterschiede zwischen den Ländern. Wenn sie hierhin sehen, sieht man,
14:04
So if I go and look here,
268
844791
2494
14:07
we can see that Uganda today is where South Korea was in 1960.
269
847309
6545
dass Uganda heute dort ist, wo Südkorea 1960 war. Wenn ich Uganda unterteile,
14:13
If I split Uganda, there's quite a difference within Uganda.
270
853878
3788
besteht ein großer Unterschied im Land. Hier ist Uganda in Fünftel aufgeteilt.
14:17
These are the quintiles of Uganda.
271
857690
1988
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
272
859702
2180
Die reichsten 20 Prozent der Ugander sind dort.
14:21
The poorest are down there.
273
861906
1471
Die ärmsten sind dort unten. Wenn ich Südafrika unterteile, sieht es so aus.
14:23
If I split South Africa, it's like this.
274
863401
2831
14:26
And if I go down and look at Niger,
275
866256
3009
Wenn ich zuletzt da unten Niger ansehe, wo es eine schreckliche Hungersnot gab,
14:29
where there was such a terrible famine [recently],
276
869289
3493
sieht es so aus. Die 20 Prozent der Ärmsten von Niger sind hier außen
14:32
it's like this.
277
872806
1151
14:33
The 20 percent poorest of Niger is out here,
278
873981
2757
14:36
and the 20 percent richest of South Africa is there,
279
876762
2769
und die 20 Prozent der Reichsten von Südafrika sind dort
14:39
and yet we tend to discuss what solutions there should be in Africa.
280
879555
4421
und trotzdem diskutieren wir über Lösungen für Afrika.
14:44
Everything in this world exists in Africa.
281
884000
2567
Alles auf der Welt ist in Afrika vorhanden. Und Sie können nicht einen
14:46
And you can't discuss universal access to HIV [treatment]
282
886591
3275
universalen Zugang zu HIV-Medikamenten für dieses Fünftel hier oben
14:49
for that quintile up here
283
889890
1919
14:51
with the same strategy as down here.
284
891833
2625
mit derselben Strategie wie hier unten diskutieren. Die Verbesserung in der Welt
14:54
The improvement of the world must be highly contextualized,
285
894482
3706
muss ganz im Zusammenhang diskutiert werden und ist auf regionaler Ebene nicht relevant.
14:58
and it's not relevant to have it on a regional level.
286
898212
3653
Wir müssen ausführlicher vorgehen.
15:01
We must be much more detailed.
287
901889
1530
Studenten sind generell sehr begeistert, wenn sie dies anwenden können.
15:04
We find that students get very excited when they can use this.
288
904070
3326
15:07
And even more, policy makers and the corporate sectors
289
907420
3618
Und selbst politische Entscheidungsträger und der Unternehmenssektor würden gerne erfahren,
15:11
would like to see how the world is changing.
290
911062
3661
wie sich die Welt verändert. Aber warum geschieht dies nicht?
15:14
Now, why doesn't this take place?
291
914747
1875
15:16
Why are we not using the data we have?
292
916646
2303
Warum verwenden wir die vorhandenen Daten nicht? Wir haben Daten von den Vereinten Nationen,
15:18
We have data in the United Nations, in the national statistical agencies
293
918973
3810
von den nationalen statistischen Ämtern
15:22
and in universities and other nongovernmental organizations.
294
922807
3169
und von Universitäten und anderen nichtstaatlichen Organisationen.
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
295
926000
2737
Weil die Daten in den Datenbanken versteckt sind.
15:28
And the public is there, and the internet is there,
296
928761
2530
Und es gibt die Öffentlichkeit und das Internet, aber wir haben sie noch nicht effektiv genutzt.
15:31
but we have still not used it effectively.
297
931315
2160
15:33
All that information we saw changing in the world
298
933499
2675
All die Informationen, die wir gesehen haben, wie sie sich in der Welt veränderten,
15:36
does not include publicly funded statistics.
299
936198
2941
enthalten keine öffentlich finanzierten Statistiken. Es gibt einige Webseiten wie diese,
15:39
There are some web pages like this, you know,
300
939163
2371
die einige Informationen aus den Datenbanken nehmen,
15:41
but they take some nourishment down from the databases,
301
941558
4703
15:46
but people put prices on them, stupid passwords and boring statistics.
302
946285
4972
aber Leute versehen sie mit einem Preis, blöden Passwörtern und langweiligen Statistiken.
15:51
(Laughter)
303
951281
1108
(Gelächter) (Applaus)
15:52
And this won't work.
304
952413
1422
15:53
(Applause)
305
953859
2556
Und das funktioniert nicht. Was brauchen wir also? Wir haben Datenbanken.
15:56
So what is needed? We have the databases.
306
956439
2422
15:58
It's not a new database that you need.
307
958885
1867
Wir brauchen keine neue Datenbank. Wir haben wunderbare Design-Tools
16:00
We have wonderful design tools and more and more are added up here.
308
960776
3805
und immer mehr kommen hier hinzu. Also haben wir
16:04
So we started a nonprofit venture linking data to design,
309
964605
6130
ein gemeinnütziges Unternehmen ins Leben gerufen, welches wir -- Daten mit Design verknüpfend --
16:10
we called "Gapminder,"
310
970759
1156
Gapminder nennen, von der Londoner U-Bahn, und wo Sie so vorm Spalt zwischen Plattform
16:11
from the London Underground, where they warn you, "Mind the gap."
311
971939
3097
und Wagen gewarnt werden: "Mind the gap." " Das passte also.
16:15
So we thought Gapminder was appropriate.
312
975060
1959
Und wir begannen damit, Software zu entwickeln, die die Daten so verknüpfen konnte.
16:17
And we started to write software which could link the data like this.
313
977043
4181
Das war nicht so schwierig. Jemand arbeitete ein paar Jahre und wir produzierten Animationen.
16:21
And it wasn't that difficult.
314
981248
1547
16:22
It took some person years, and we have produced animations.
315
982819
3723
16:26
You can take a data set and put it there.
316
986566
2233
Sie können einen Datensatz nehmen und ihn dort anwenden.
16:28
We are liberating UN data, some few UN organization.
317
988823
4476
Wir setzen Daten der Vereinten Nationen und von Organisationen der Vereinten Nationen frei.
16:33
Some countries accept that their databases can go out on the world.
318
993323
4278
Einige Ländern akzeptieren es, dass ihre Datenbanken veröffentlicht werden,
16:37
But what we really need is, of course, a search function,
319
997625
3245
aber was wir wirklich benötigen, ist natürlich eine Suchfunktion.
16:40
a search function where we can copy the data up to a searchable format
320
1000894
4502
Eine Suchfunktion, mit der wir die Daten in ein durchsuchbares Format kopieren können
16:45
and get it out in the world.
321
1005420
1518
und weltweit veröffentlichen können. Und was hören wir, wenn wir uns umsehen?
16:46
And what do we hear when we go around?
322
1006962
2165
Ich habe mich mit Anthropologie in den wichtigsten statistischen Bereichen beschäftigt. Alle sagen:
16:49
I've done anthropology on the main statistical units.
323
1009151
3118
16:52
Everyone says, "It's impossible. This can't be done.
324
1012293
3009
"Es ist unmöglich. Es ist nicht umsetzbar. Unsere Informationen haben solche
16:55
Our information is so peculiar in detail,
325
1015326
2510
16:57
so that cannot be searched as others can be searched.
326
1017860
3104
besonderen Details, die nicht wie andere Daten durchsucht werden können.
17:00
We cannot give the data free to the students,
327
1020988
2355
Wir können die Daten den Studenten und Unternehmen der Welt nicht kostenlos zur Verfügung stellen."
17:03
free to the entrepreneurs of the world."
328
1023367
2126
Aber das ist doch das, was wir gerne erreichen würden, oder nicht?
17:06
But this is what we would like to see, isn't it?
329
1026256
2346
Die öffentlich finanzierten Daten sind hier unten.
17:09
The publicly funded data is down here.
330
1029175
2424
17:11
And we would like flowers to grow out on the net.
331
1031623
3035
Und wir würden gerne Blumen im Netz wachsen lassen.
17:14
One of the crucial points is to make them searchable,
332
1034682
3270
Dafür ist es entscheidend, sie durchsuchbar zu machen und dann können Leute
17:17
and then people can use the different design tools to animate it there.
333
1037976
4287
verschiedene Design-Tools verwenden, um sie dort zu animieren.
Und ich habe gute Neuigkeiten für Sie. Der derzeitige neue Leiter der Abteilung
17:22
And I have pretty good news for you.
334
1042287
2294
17:24
I have good news that the [current],
335
1044605
2194
17:26
new head of UN statistics doesn't say it's impossible.
336
1046823
3486
für Statistik bei den Vereinten Nationen sagt nicht, dass es unmöglich ist.
17:30
He only says, "We can't do it."
337
1050333
1856
Er sagt nur: "Wir können es nicht machen."
17:32
(Laughter)
338
1052772
3532
(Gelächter)
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
339
1056328
1883
Und er ist ein ziemlich schlauer Kerl, oder?
17:38
(Laughter)
340
1058235
1849
(Gelächter)
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
341
1060108
4365
Also werden wir in Bezug auf Daten in den kommenden Jahren einige Veränderungen sehen.
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
342
1064497
4376
Wir werden die Einkommensverteilung auf eine ganz neue Weise betrachten können.
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
343
1068897
5079
Dies ist die Einkommensverteilung in China im Jahr 1970.
17:54
This is the income distribution of the United States, 1970.
344
1074000
4796
Die Einkommensverteilung der Vereinigten Staaten, 1970.
17:58
Almost no overlap.
345
1078820
1851
Fast keine Überschneidung. Und was ist geschehen?
18:00
Almost no overlap.
346
1080695
1411
18:02
And what has happened?
347
1082130
1716
18:03
What has happened is this:
348
1083870
1481
Folgendes: China ist im Wachstum begriffen, die Menschen sind sich nicht mehr ganz so gleich,
18:05
that China is growing, it's not so equal any longer,
349
1085375
2972
18:08
and it's appearing here, overlooking the United States,
350
1088371
3971
und es erscheint hier, über den Vereinigten Staaten.
18:12
almost like a ghost, isn't it?
351
1092366
2292
Fast wie ein Gespenst, nicht wahr?
18:14
(Laughter)
352
1094682
1294
(Gelächter)
18:16
It's pretty scary.
353
1096000
1587
Es ist ziemlich beängstigend. Aber es ist wichtig, all diese Informationen zu besitzen.
18:17
(Laughter)
354
1097611
2261
18:22
But I think it's very important to have all this information.
355
1102762
3910
18:26
We need really to see it.
356
1106696
2730
Wir müssen sie uns wirklich anschauen. Und anstatt uns dies hier anzusehen,
18:29
And instead of looking at this,
357
1109450
2883
18:32
I would like to end up by showing the internet users per 1,000.
358
1112357
5383
möchte ich gern damit schließen, Ihnen die Internetbenutzer pro 1.000 zu zeigen.
18:37
In this software, we access about 500 variables
359
1117764
2924
Bei dieser Software greifen wir auf ungefähr 500 Variablen von allen Ländern relativ leicht zu.
18:40
from all the countries quite easily.
360
1120712
2267
Es braucht einige Zeit, um dies zu ändern,
18:43
It takes some time to change for this,
361
1123003
3134
18:46
but on the axes, you can quite easily get any variable you would like to have.
362
1126161
5818
aber auf den Achsen kann man ziemlich leicht jede Variable erhalten, die man möchte.
Und das Ziel wäre, die Datenbanken kostenlos zu erhalten,
18:52
And the thing would be to get up the databases free,
363
1132003
4383
18:56
to get them searchable, and with a second click,
364
1136410
2809
sie durchsuchbar zu machen und mit einem zweiten Klick in
18:59
to get them into the graphic formats, where you can instantly understand them.
365
1139243
5056
graphische Formate umzuwandeln, durch die man sie sofort verstehen kann.
19:04
Now, statisticians don't like it, because they say
366
1144323
3426
Aber die Statistiker mögen das nicht, denn sie sagen, dass dies
19:07
that this will not show the reality;
367
1147773
6917
nicht die Realität widerspiegelt, dass wir statistische, analytische Methoden verwenden müssen.
19:14
we have to have statistical, analytical methods.
368
1154714
2288
Doch dies erstellt Hypothesen.
19:17
But this is hypothesis-generating.
369
1157026
1950
19:19
I end now with the world.
370
1159000
1905
Hören wir mit der Welt auf. Hier kommt das Internet.
19:22
There, the internet is coming.
371
1162021
1485
19:23
The number of internet users are going up like this.
372
1163530
2483
Die Zahl der Internet-Nutzer steigt wie hier. Dies ist das BIP pro Kopf.
19:26
This is the GDP per capita.
373
1166037
2111
Und es ist eine neue Technologie auf dem Vormarsch, aber es ist erstaunlich, wie gut sie
19:28
And it's a new technology coming in, but then amazingly,
374
1168172
3500
19:31
how well it fits to the economy of the countries.
375
1171696
4027
in die Wirtschaft der Länder passt. Daher ist der 100-Dollar-Computer so wichtig.
19:35
That's why the $100 computer will be so important.
376
1175747
2992
Aber es ist eine gute Tendenz.
19:38
But it's a nice tendency.
377
1178763
1405
19:40
It's as if the world is flattening off, isn't it?
378
1180192
2771
Es ist, als ob die Welt flacher wird, nicht wahr? Diese Länder
19:42
These countries are lifting more than the economy,
379
1182987
2538
bewegen mehr als nur die Wirtschaft und es wird interessant sein,
19:45
and it will be very interesting to follow this over the year,
380
1185549
2956
dies über das Jahr zu verfolgen, wie ich dies gerne
19:48
as I would like you to be able to do with all the publicly funded data.
381
1188529
3650
mit allen öffentlich finanzierten Daten tun würde. Vielen Dank.
19:52
Thank you very much.
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1192203
1182
19:53
(Applause)
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3000
(Applaus)
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