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

Hans Rosling: Hans Rosling nos muestra las mejores estadísticas que hayamos visto

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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 nos muestra las mejores estadísticas que hayamos visto

2,158,080 views ・ 2007-01-14

TED


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00:25
About 10 years ago, I took on the task to teach global development
0
25626
4355
Hace unos 10 años, emprendí la tarea de enseñar desarrollo global
a estudiantes universitarios suecos. Fue después de haber pasado
00:30
to Swedish undergraduate students.
1
30005
2146
00:32
That was after having spent about 20 years,
2
32175
2881
unos 20 años estudiando las hambrunas en África con instituciones africanas,
00:35
together with African institutions,
3
35080
1877
00:36
studying hunger in Africa.
4
36981
1598
por lo que se esperaba que yo supiera algo sobre el mundo.
00:38
So I was sort of expected to know a little about the world.
5
38603
3998
En nuestra Universidad de Medicina, el Instituto Karolinska,
00:42
And I started, in our medical university, Karolinska Institute,
6
42625
3351
00:46
an undergraduate course called Global Health.
7
46000
3530
di origen a un curso universitario llamado Salud Global. Pero cuando uno tiene
00:49
But when you get that opportunity, you get a little nervous.
8
49554
2822
una oportunidad así, se pone un poco nervioso. Pensé: estos estudiantes
00:52
I thought, these students coming to us actually have the highest grade
9
52400
3334
que vienen a aprender con nosotros tienen el nivel más alto que se puede
00:55
you can get in the Swedish college system,
10
55758
2023
obtener en los sistemas universitarios suecos... pueden saber todo
00:57
so I thought, maybe they know everything I'm going to teach them about.
11
57805
3365
lo que enseñaré. Por eso preparé una evaluación previa para cuando llegaran
01:01
So I did a pretest when they came.
12
61194
1997
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
13
63215
3493
Una de las preguntas de la cual aprendí mucho fue esta:
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
14
66732
4269
"¿Qué país tiene el mayor índice de mortalidad infantil de estos cinco pares?"
Agrupé los países de manera tal de que en cada par
01:11
And I put them together so that in each pair of countries,
15
71890
3070
01:14
one has twice the child mortality of the other.
16
74984
3445
uno de los países tuviera el doble de mortalidad infantil que el otro. Y esto implica que
01:18
And this means that it's much bigger, the difference,
17
78453
4245
la diferencia es mucho mayor que la incertidumbre de los datos.
01:22
than the uncertainty of the data.
18
82722
1802
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
19
84548
2311
No los evaluaré ahora, pero la respuesta es Turquía,
01:26
which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
20
86883
4327
con el índice más alto, Polonia, Rusia, Paquistán y Sudáfrica.
01:31
And these were the results of the Swedish students.
21
91234
2422
Y estos fueron los resultados de los estudiantes suecos. Lo hice para obtener
01:33
I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow.
22
93680
3170
el intervalo de confianza, que resultó bastante limitado, y me sentí feliz,
01:36
And I got happy, of course -- a 1.8 right answer out of five possible.
23
96874
3985
sin duda: un 1,8 de respuestas correctas en 5 posibles. Esto significa que
01:40
That means there was a place for a professor of international health
24
100883
3211
había lugar para un profesor de salud internacional...
01:44
and for my course.
25
104118
1166
(Risas) y para mi curso.
01:45
(Laughter)
26
105308
1033
01:46
But one late night, when I was compiling the report,
27
106365
4039
Pero una noche, mientras recopilaba datos para un informe
01:50
I really realized my discovery.
28
110428
2566
realmente tomé conciencia de mi descubrimiento. He demostrado
01:53
I have shown that Swedish top students know, statistically,
29
113018
4925
que, estadísticamente, los estudiantes suecos de primer nivel tienen un conocimiento
01:57
significantly less about the world than the chimpanzees.
30
117967
3009
del mundo significativamente más bajo que los chimpancés.
02:01
(Laughter)
31
121000
1976
(Risas).
02:03
Because the chimpanzee would score half right
32
123000
3459
Porque un chimpancé lograría la mitad del puntaje correcto si le diera
02:06
if I gave them two bananas with Sri Lanka and Turkey.
33
126483
2630
dos bananas con Sri Lanka y Turquía. Estarían en lo correcto la mitad de las veces.
02:09
They would be right half of the cases. But the students are not there.
34
129137
3422
Pero los estudiantes no logran ese resultado. Para mí el problema no fue la ignorancia:
02:12
The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.
35
132583
4215
sino las ideas preconcebidas.
02:16
I did also an unethical study
36
136822
2737
También realicé un estudio no muy ético de los profesores del Instituto Karolinska
02:19
of the professors of the Karolinska Institute,
37
139583
2527
(Risas).
02:22
which hands out the Nobel Prize in Medicine,
38
142134
2541
...el mismo que entrega el Premio Nobel de Medicina...
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
39
144699
2296
y están al mismo nivel que los chimpancés en este tema.
(Risas).
02:27
(Laughter)
40
147019
2435
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
41
149478
4183
Fue ahí cuando me di cuenta de que existía una necesidad real de comunicar
02:33
because the data of what's happening in the world
42
153685
2904
porque los datos de lo que está sucediendo en el mundo
02:36
and the child health of every country
43
156613
1961
y la salud infantil en cada país se conocen bien.
02:38
is very well aware.
44
158598
1337
02:39
So we did this software, which displays it like this.
45
159959
2767
Diseñamos este software que se visualiza así: cada burbuja es un país.
02:42
Every bubble here is a country.
46
162750
1958
02:44
This country over here is China.
47
164732
4989
Este país que ven aquí es China. Este es India.
02:49
This is India.
48
169745
1163
02:50
The size of the bubble is the population,
49
170932
2247
El tamaño de la burbuja representa la población, y en este eje pongo la tasa de fertilidad.
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
Porque lo que respondían mis estudiantes
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
52
179250
2559
cuando analizaban el mundo, y les pregunté:
03:01
"What do you really think about the world?"
53
181833
2723
"¿Qué piensan realmente del mundo?"
Bueno, lo primero que descubrí es que su principal libro de referencia era Tintin.
03:04
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
54
184580
3269
03:07
(Laughter)
55
187873
1045
(Risas)
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
56
188942
2515
Y respondieron que el mundo sigue siendo `nosotros´ y `ellos´.
03:11
And 'we' is the Western world and 'them' is the Third World."
57
191481
3453
Y nosotros significa el Mundo Occidental y ellos el Tercer Mundo"
Les pregunté qué era para ellos el mundo occidental
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
"Bueno, larga vida y familia pequeña, y el Tercer Mundo es corta vida y familia numerosa"
03:19
And 'Third World' is short life and large family."
60
199916
2388
Eso es lo que puedo mostrar aquí. Pongo la tasa de fertilidad aquí: la cantidad de hijos por mujer,
03:23
So this is what I could display here.
61
203058
2385
03:25
I put fertility rate here --
62
205467
1657
03:27
number of children per woman: one, two, three, four,
63
207148
3138
uno, dos, tres, cuatro, hasta ocho por mujer.
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
Tenemos buenos datos desde 1960-1962 sobre el tamaño familiar en todos los países.
03:36
on the size of families in all countries.
66
216369
2033
03:38
The error margin is narrow.
67
218426
1375
El margen de error es pequeño. Aquí pongo la expectativa de vida al nacer,
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
que va de 30 años en algunos países a más de 70.
03:45
And in 1962, there was really a group of countries here
70
225348
3403
Y en 1962, realmente había una cantidad de países aquí.
03:48
that were industrialized countries,
71
228775
1857
Países industrializados que tenían familias pequeñas y largas vidas.
03:50
and they had small families and long lives.
72
230656
3094
03:53
And these were the developing countries.
73
233774
2100
Y estos eran los países en desarrollo:
03:55
They had large families and they had relatively short lives.
74
235898
3041
tenían familias numerosas y vidas relativamente cortas.
03:58
Now, what has happened since 1962? We want to see the change.
75
238963
3681
Ahora, ¿qué sucedió desde 1962? Queremos ver el cambio.
04:02
Are the students right? It's still two types of countries?
76
242668
2937
¿Los estudiantes están en lo cierto? ¿Todavía existen dos tipos de países?
04:05
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
77
245629
3736
¿O estos países en desarrollo han optado por familias más pequeñas y viven aquí?
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
78
249389
2298
¿O tienen mayor expectativa de vida y viven hasta aquí?
04:11
Let's see. We start the world, eh?
79
251711
1841
Veamos. Detuvimos el mundo en este punto. Todas estas estadísticas son de la ONU.
04:13
This is all UN statistics that have been available.
80
253576
2486
Aquí vamos. ¿Pueden ver allí?
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
Es China, que se aleja de la mejor salud allí, pero mejora allá.
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
83
260922
3645
Todos los países en verde de América Latina tienden a constituir familias más pequeñas.
Los amarillos que ven aquí son los países árabes,
04:24
Your yellow ones here are the Arabic countries,
84
264591
2422
con familias más grandes, pero ellos ---no, vidas más largas, pero no familias más grandes.
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
Los africanos son los verdes de aquí abajo. Siguen estando aquí.
04:33
This is India; Indonesia is moving on pretty fast.
87
273608
2641
Esta es India. Indonesia se mueve bastante rápido.
04:36
In the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries.
88
276273
4106
(Risas)
Y en la década del 80 está Bangladesh aún entre los países africanos.
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s --
89
280403
3228
Pero Bangladesh es un milagro de los 80:
04:43
the imams start to promote family planning,
90
283655
2413
los imanes empiezan a promover la planificación familiar.
04:46
and they move up into that corner.
91
286092
1747
Se desplazan hacia aquel extremo. Y en los 90, tenemos la terrible epidemia del VIH
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
que reduce la expectativa de vida en los países africanos.
04:54
And the rest of them all move up into the corner,
94
294718
3648
Y todo el resto se mueve hacia arriba, a la esquina,
04:58
where we have long lives and small family,
95
298390
2386
donde tenemos muchos años de vida y familias pequeñas y un mundo completamente nuevo.
05:00
and we have a completely new world.
96
300800
2114
05:02
(Applause)
97
302938
3214
(Aplausos).
05:13
(Applause ends)
98
313561
1097
05:15
Let me make a comparison directly
99
315567
1813
Permítanme hacer una comparación directamente entre Estados Unidos de América y Vietnam.
05:17
between the United States of America and Vietnam.
100
317404
3014
05:20
1964:
101
320442
1199
1964: Estados Unidos tenía familias pequeñas y larga expectativa de vida.
05:22
America had small families and long life;
102
322538
2611
05:25
Vietnam had large families and short lives.
103
325173
3349
Vietnam tenía familias numerosas y poca expectativa de vida. Y sucedió lo siguiente:
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
los datos durante la guerra indican que aun con todas las muertes,
05:35
there was an improvement of life expectancy.
106
335218
2229
hubo una mejora en la expectativa de vida. Hacia finales del año,
05:37
By the end of the year, family planning started in Vietnam,
107
337471
2784
se inició la planificación familiar en Vietnam y surgieron las familias más pequeñas.
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
Y Estados Unidos allá arriba está logrando una vida más larga,
05:44
keeping family size.
110
344590
1188
manteniendo el mismo tamaño familiar. Y en los 80,
05:45
And in the '80s now, they give up Communist planning
111
345802
3605
abandonaron la planificación comunista y adoptaron la economía de mercado,
05:49
and they go for market economy,
112
349431
1507
05:50
and it moves faster even than social life.
113
350962
2010
y se mueve aún más rápido que la vida social. Y hoy, tenemos
05:52
And today, we have in Vietnam
114
352996
2336
en Vietnam la misma expectativa de vida y el mismo tamaño de familias,
05:55
the same life expectancy and the same family size
115
355356
4802
aquí en Vietnam, en 2003, que en Estados Unidos, en 1974, hacia el fin de la guerra.
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
Creo que todos... al no observar los datos...
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
desestimamos el tremendo cambio producido en Asia, donde
06:14
which was in social change before we saw the economic change.
120
374078
4691
ya se estaba produciendo un cambio social antes de que viéramos el cambio económico.
06:18
So let's move over to another way here
121
378793
2367
Vayamos a otro modo en el que podríamos demostrar
06:21
in which we could display the distribution in the world
122
381184
4487
la distribución de ingresos en el mundo. Esta es la distribución mundial de ingresos de las personas.
06:25
of income.
123
385695
1280
06:26
This is the world distribution of income of people.
124
386999
3696
Un dólar, 10 dólares o 100 dólares por día.
06:31
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
125
391499
3846
Ya no existe la brecha entre los ricos y pobres. Es un mito.
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
Aquí hay una pequeña protuberancia. Pero hay personas en toda la extensión.
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
Y si vemos dónde termina el ingreso, este
06:48
this is 100 percent of the world's annual income.
130
408269
4195
es 100% el ingreso anual del mundo. Y el 20% más rico,
06:52
And the richest 20 percent,
131
412488
2465
06:54
they take out of that about 74 percent.
132
414977
4119
ellos representan aproximadamente 74%. Y el 20% más pobre,
06:59
And the poorest 20 percent, they take about two percent.
133
419120
4916
ellos representan aproximadamente el 2%. Y esto demuestra que el concepto
07:04
And this shows that the concept of developing countries
134
424060
2755
07:06
is extremely doubtful.
135
426839
1567
de países en desarrollo es sumamente dudoso. Concebimos a la ayuda como
07:08
We think about aid,
136
428430
1881
07:10
like these people here giving aid to these people here.
137
430335
3613
"esta gente de aquí brinda ayuda a esta gente de aquí". Pero en el medio,
07:13
But in the middle, we have most of the world population,
138
433972
3120
tenemos a la mayor parte de la población mundial, y ellos tienen ahora 24% del ingreso.
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
Lo escuchamos en otras formas. Y ¿quiénes son ellos?
07:21
And who are these?
141
441429
2701
¿Cuáles son los países diferentes? Les puedo mostrar África.
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
Esto es África. El 10% de la población mundial, la mayoría en condiciones de pobreza.
07:30
Ten percent of the world population,
145
450078
1763
07:31
most in poverty.
146
451865
1166
Esto es la OCDE. El país rico. El club privado de la ONU.
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
Y están aquí, de este lado. Bastante superposición entre África y la OCDE.
07:42
And this is Latin America.
149
462894
1348
Y esto es América Latina. Tiene todo lo que hay en este mundo,
07:44
It has everything on this earth, from the poorest to the richest
150
464266
3355
desde los más pobres a los más ricos están en América Latina.
07:47
in Latin America.
151
467645
1373
Y además de eso, podemos poner a Europa del Este, Asia del Este,
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
y Asia del Sur. Y ¿cómo se veía, si volvemos el tiempo atrás,
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
a aproximadamente 1970? Había más protuberancia.
08:00
Then, there was more of a hump.
156
480643
2522
Y tenemos que la mayoría de los que vivían en pobreza extrema eran asiáticos.
08:04
And most who lived in absolute poverty were Asians.
157
484242
3759
El problema en el mundo era la pobreza en Asia. Ahora si dejamos que el mundo avance,
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
verán que si bien aumenta la población, hay
08:16
there are hundreds of millions in Asia getting out of poverty,
161
496774
3313
cientos de millones en Asia que están saliendo de la pobreza y algunos otros
08:20
and some others getting into poverty,
162
500111
1965
están entrando a la pobreza y este es el mismo patrón que tenemos hoy.
08:22
and this is the pattern we have today.
163
502100
1901
Y la mejor proyección del Banco Mundial es que esto seguirá sucediendo,
08:24
And the best projection from the World Bank
164
504025
2071
08:26
is that this will happen,
165
506120
1914
y no tendremos un mundo dividido. Tendremos a la mayor parte de las personas en el medio.
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
Por supuesto que esta es una escala logarítmica,
08:33
but our concept of economy is growth with percent.
169
513900
3397
pero nuestro concepto de economía es crecimiento con porcentaje. La consideramos
08:37
We look upon it as a possibility of percentile increase.
170
517321
5285
como una posibilidad de incremento del percentil. Si cambio esto, y tomo el
08:42
If I change this and take GDP per capita instead of family income,
171
522630
4824
PIB per cápita en vez del ingreso familiar, y transformo estos
08:47
and I turn these individual data
172
527478
3771
datos individuales en datos regionales del producto bruto interno,
08:51
into regional data of gross domestic product,
173
531273
3276
08:54
and I take the regions down here,
174
534573
1888
y tomo las regiones que están aquí, el tamaño de la burbuja sigue siendo la población.
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
Y allí tienen a la OCDE, a África Subsahariana allá,
09:01
and we take off the Arab states there,
177
541970
2241
y sacamos los estados árabes de allí,
09:04
coming both from Africa and from Asia,
178
544235
2218
los que vienen de África y Asia, y los separamos,
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
y podemos ampliar el eje, y puedo darle una nueva dimensión allí,
09:13
by adding the social values there, child survival.
181
553288
3349
al agregar valores sociales allí, como la supervivencia infantil.
09:16
Now I have money on that axis,
182
556661
1728
Ahora tengo en aquel eje el dinero y la posibilidad de supervivencia infantil.
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
En algunos países, 99,7% de los niños sobreviven hasta los cinco años;
09:25
others, only 70.
185
565461
1725
en otros, sólo el 70%. Y parece que aquí se abre una brecha
09:27
And here, it seems, there is a gap between OECD,
186
567210
3268
entre la OCDE, América Latina, Europa del Este, Asia del Este,
09:30
Latin America, East Europe, East Asia,
187
570502
3254
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
188
573780
3885
los estados árabes, Asia del Sur y África Subsahariana.
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
189
577689
4908
La linealidad entre supervivencia infantil y dinero es muy sólida.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa.
190
582621
3296
Pero permítanme dividir a los países de África Subsahariana.
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
Puedo irme aquí y dividir a África Subsahariana en sus países.
09:55
And when it bursts,
193
595375
1202
Y cuando explota, el tamaño de la burbuja de su país es el tamaño de la población.
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 Leona allí. Isla Mauricio está allí arriba. Isla Mauricio fue el primer país
10:02
Mauritius was the first country to get away with trade barriers,
196
602835
3656
en deshacerse de las barreras comerciales, y pudieron vender su azúcar.
10:06
and they could sell their sugar, they could sell their textiles,
197
606515
3525
Pudieron vender sus textiles en los mismos términos que en Europa y América del Norte.
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
Hay una inmensa diferencia entre los países de África. Y Ghana está aquí en el medio.
10:15
And Ghana is here in the middle.
200
615958
1868
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
201
617850
2592
En Sierra Leona, ayuda humanitaria.
10:20
Here in Uganda, development aid.
202
620466
3310
Aquí en Uganda, ayuda para el desarrollo. Aquí, tiempo de invertir, aquí,
10:23
Here, time to invest; there, you can go for a holiday.
203
623800
3295
podemos ir de vacaciones. La diferencia es enorme
10:27
There's tremendous variation within Africa,
204
627119
2742
dentro de África y rara vez la hacemos... creemos que todo es igual.
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
Puedo dividir a Asia del Sur aquí. India es la gran burbuja del medio.
10:37
But there's a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
207
637263
4440
Pero hay una gran diferencia entre Afganistán y Sri Lanka.
10:41
I can split Arab states. How are they?
208
641727
2135
Puedo separar a los estados árabes. ¿Cómo son? Tienen el mismo clima, la misma cultura,
10:43
Same climate, same culture, same religion -- huge difference.
209
643886
4132
la misma religión. Grandes diferencias. Hasta entre países vecinos.
10:48
Even between neighbors --
210
648042
1222
10:49
Yemen, civil war;
211
649288
1245
Yemen, guerra civil. Los Emiratos Árabes Unidos, dinero igualitariamente distribuido y bien usado.
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
No como dice el mito. Y esto incluye a los hijos de trabajadores extranjeros que están en el país.
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
Los datos generalmente son mejores de lo que piensan. Muchos dicen que son negativos.
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
Existe un margen de incertidumbre, pero podemos ver la diferencia aquí:
Camboya, Singapur. Las diferencias son mucho más grandes
11:09
Cambodia, Singapore.
218
669167
1362
11:10
The differences are much bigger than the weakness of the data.
219
670553
2971
que los errores de los datos. Europa del Este:
11:13
East Europe: Soviet economy for a long time,
220
673548
4647
economía soviética por mucho tiempo, pero la abandonaron hace diez años
11:18
but they come out after 10 years very, very differently.
221
678219
3212
y de maneras muy, muy diferentes. Y ahí está América Latina.
11:21
And there is Latin America.
222
681455
2733
Hoy no tenemos que irnos a Cuba para encontrar un país saludable dentro de América Latina.
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
En unos pocos años, Chile tendrá una tasa de mortalidad infantil más baja que la cubana.
11:32
Here, we have high-income countries in the OECD.
226
692592
3055
Y aquí tenemos a los países de altos ingresos de la OCDE.
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
227
695671
3792
Y así tenemos aquí todo el esquema del mundo,
11:39
which is more or less like this.
228
699487
2151
que es más o menos este. Y si lo observamos,
11:41
And if we look at it, how the world looks,
229
701662
3940
vemos cómo se ve -- el mundo, en 1960, comienza a moverse. 1960.
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
Este es Mao Tse-tung. Él llevó la salud a China. Y después murió.
11:52
And then he died.
232
712656
1166
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China,
233
713846
2612
Y luego llegó Deng Xiaoping, trajo dinero a China y los reorientó al mundo dominante.
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
Y hemos visto cómo los países se mueven en diferentes direcciones así,
12:02
so it's sort of difficult to get an example country
236
722742
5905
por lo tanto es difícil encontrar
un país que sirva de ejemplo del patrón del mundo.
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
Regresemos aquí, a 1960.
Me gustaría comparar Corea del Sur, que es esto, con Brasil,
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
que es esto. Se me salió el nombre aquí. Y me gustaría comparar Uganda
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
que está allí. Y puedo avanzar, así.
12:34
I can run it forward, like this.
243
754699
3183
Y pueden ver cómo Corea del Sur progresa muy rápidamente,
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
mientras que Brasil es mucho más lento.
12:49
And if we move back again, here, and we put trails on them, like this,
246
769377
6144
Y si volvemos atrás nuevamente, y ponemos marcas, así,
12:55
you can see again
247
775545
2403
nuevamente se puede ver que la velocidad de desarrollo
12:57
that the speed of development is very, very different,
248
777972
3332
es muy, muy diferente, y que los países se mueven más o menos
13:01
and the countries are moving more or less at the same rate
249
781328
5760
a la misma velocidad que el dinero y la salud, pero parece que se puede avanzar
13:07
as money and health,
250
787112
1427
13:08
but it seems you can move much faster
251
788563
1929
mucho más rápido si en primer lugar se tiene salud y no riqueza.
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
Y para demostrar esto, podemos seguir el camino de los Emiratos Árabes Unidos.
13:18
They came from here, a mineral country.
254
798182
2674
Provienen de aquí, un país minero. Acumularon todo el petróleo,
13:20
They cached all the oil; they got all the money;
255
800880
2467
tienen todo el dinero, pero la salud no se puede comprar en el supermercado.
13:23
but health cannot be bought at the supermarket.
256
803371
2436
Hay que invertir en salud. Hay que hacer que los niños accedan a la escolaridad.
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
Hay que capacitar al personal sanitario. Hay que educar a la población.
13:32
And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.
259
812901
2356
Y el Sheikh Sayed lo hizo bastante bien.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
260
815281
3963
Y a pesar de la caída de los precios del petróleo, llevó a este país hasta aquí.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
261
819268
3708
Por lo tanto, tenemos una apariencia mucho más dominante en el mundo,
13:43
where all countries tend to use their money
262
823000
2527
donde los países tienden a usar su dinero
13:45
better than they used it in the past.
263
825551
2295
mejor que en el pasado. Ahora, esto sucede, más o menos,
13:49
Now, this is, more or less, if you look at the average data of the countries --
264
829269
6978
si observan los datos promedio de los países. Son así.
13:56
they are like this.
265
836271
1194
13:57
That's dangerous, to use average data,
266
837489
3409
Ahora, esto es peligroso, usar datos promedios, porque existen muchas
14:00
because there is such a lot of difference within countries.
267
840922
3845
diferencias entre los países. Por lo tanto si me fijo aquí, podemos ver
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
que hoy Uganda está donde estaba Corea del Sur en 1960. Si divido a Uganda,
14:13
If I split Uganda, there's quite a difference within Uganda.
270
853878
3788
hay muchas diferencias dentro de Uganda. Estos son los quintiles de Uganda.
14:17
These are the quintiles of Uganda.
271
857690
1988
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
272
859702
2180
El 20% más rico de los ugandeses están ahí.
14:21
The poorest are down there.
273
861906
1471
Los más pobres allí abajo. Si divido a Sudáfrica es así.
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
Si bajo y miro lo que sucede en Níger, donde hubo una terrible hambruna,
14:29
where there was such a terrible famine [recently],
276
869289
3493
finalmente es así. El 20% más pobre de Níger está aquí,
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
y el 20% más rico de África del Sur está allá,
14:39
and yet we tend to discuss what solutions there should be in Africa.
280
879555
4421
y sin embargo tendemos a debatir sobre las soluciones posibles para África.
14:44
Everything in this world exists in Africa.
281
884000
2567
En África existe todo lo posible en este mundo. Y no se puede
14:46
And you can't discuss universal access to HIV [treatment]
282
886591
3275
debatir el acceso universal a las [medicinas] del VIH por este quintil aquí
14:49
for that quintile up here
283
889890
1919
14:51
with the same strategy as down here.
284
891833
2625
con la misma estrategia que allí. Las mejoras en el mundo
14:54
The improvement of the world must be highly contextualized,
285
894482
3706
deben estar contextualizadas y no es relevante hacerlas
14:58
and it's not relevant to have it on a regional level.
286
898212
3653
a nivel regional. Debemos ser mucho más detallistas.
15:01
We must be much more detailed.
287
901889
1530
Encontramos que los estudiantes se entusiasman cuando pueden usar esto.
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
Y hasta los responsables de las políticas y los sectores corporativos quisieran ver
15:11
would like to see how the world is changing.
290
911062
3661
cómo está cambiando el mundo. Ahora, ¿por qué no sucede esto?
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
¿No estamos usando los datos que tenemos? Tenemos datos de las Naciones Unidas,
15:18
We have data in the United Nations, in the national statistical agencies
293
918973
3810
de las agencias nacionales de estadísticas,
15:22
and in universities and other nongovernmental organizations.
294
922807
3169
de las universidades y de organizaciones no gubernamentales.
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
295
926000
2737
Porque los datos se esconden en base de datos.
15:28
And the public is there, and the internet is there,
296
928761
2530
Y el público está allí, Internet está allí, pero todavía no lo usamos eficientemente.
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
Toda esta información de cambio en el mundo que vimos
15:36
does not include publicly funded statistics.
299
936198
2941
no incluye las estadísticas financiadas por organismos públicos. Hay algunas páginas web
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There are some web pages like this, you know,
300
939163
2371
como esta, pero toman parte de su información de las bases de datos,
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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
pero cobran por acceder a ellas, hay que ingresar claves tontas y hay estadísticas aburridas.
15:51
(Laughter)
303
951281
1108
(Risas). (Aplausos).
15:52
And this won't work.
304
952413
1422
15:53
(Applause)
305
953859
2556
Y esto no funciona. Entonces, ¿qué hace falta? Tenemos las bases de datos.
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
No se necesitan nuevas bases de datos. Tenemos maravillosas herramientas de diseño,
16:00
We have wonderful design tools and more and more are added up here.
308
960776
3805
y se agregan más y más. Por esto creamos
16:04
So we started a nonprofit venture linking data to design,
309
964605
6130
una empresa sin fines de lucro para unir datos con diseño
16:10
we called "Gapminder,"
310
970759
1156
que llamamos Gapminder, del metro de Londres, donde se advierte:
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from the London Underground, where they warn you, "Mind the gap."
311
971939
3097
"cuidado con el agujero". Por eso pensamos que Gapminder era el nombre adecuado.
16:15
So we thought Gapminder was appropriate.
312
975060
1959
Y empezamos a diseñar un software para vincular los datos así.
16:17
And we started to write software which could link the data like this.
313
977043
4181
Y fue simple. A algunas personas les llevó años y ahora nosotros podemos producir animaciones.
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And it wasn't that difficult.
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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.
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986566
2233
Se pueden tomar datos fijos y ponerlos allí.
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We are liberating UN data, some few UN organization.
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988823
4476
Estamos liberando datos de la ONU, de algunas organizaciones de la ONU.
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Some countries accept that their databases can go out on the world.
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993323
4278
Algunos países aceptan que sus bases de datos puedan salir del país,
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But what we really need is, of course, a search function,
319
997625
3245
pero lo que realmente necesitamos, sin duda, es una función de búsqueda.
16:40
a search function where we can copy the data up to a searchable format
320
1000894
4502
Una función donde podamos copiar los datos en un formato apto para consulta
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and get it out in the world.
321
1005420
1518
y darlo a conocer al mundo. Y ¿qué escuchamos?
16:46
And what do we hear when we go around?
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1006962
2165
He estudiado antropología según las principales unidades estadísticas. Todo el mundo dice:
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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
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3009
"Es imposible. No se puede hacer así. Nuestra información es tan peculiar
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Our information is so peculiar in detail,
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2510
16:57
so that cannot be searched as others can be searched.
326
1017860
3104
que no puede investigarse como se investigan otras áreas.
17:00
We cannot give the data free to the students,
327
1020988
2355
No podemos proporcionar los datos a los estudiantes, a los empresarios del mundo gratis".
17:03
free to the entrepreneurs of the world."
328
1023367
2126
Pero esto es lo que quisiéramos ver, ¿verdad?
17:06
But this is what we would like to see, isn't it?
329
1026256
2346
Los datos financiados por organismos públicos están aquí.
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
Y nos gustaría que crecieran flores en Internet.
17:14
One of the crucial points is to make them searchable,
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1034682
3270
Y lo más importante es hacer que estos datos se puedan consultar y que todos puedan usar
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and then people can use the different design tools to animate it there.
333
1037976
4287
las diferentes herramientas de diseño para animarlos.
Y les tengo una buena noticia: el actual
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And I have pretty good news for you.
334
1042287
2294
17:24
I have good news that the [current],
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1044605
2194
17:26
new head of UN statistics doesn't say it's impossible.
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1046823
3486
Director de Estadísticas de la ONU dice que no es imposible.
17:30
He only says, "We can't do it."
337
1050333
1856
Sólo dice: "No podemos hacerlo".
17:32
(Laughter)
338
1052772
3532
(Risas).
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
339
1056328
1883
Es bastante inteligente, ¿verdad?
17:38
(Laughter)
340
1058235
1849
(Risas).
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
341
1060108
4365
Podemos ver que sucederán muchas cosas con los datos en los próximos años.
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
342
1064497
4376
Podremos ver la distribución de ingresos en formas totalmente nuevas.
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
343
1068897
5079
Esta es la distribución de ingresos de China, 1970.
17:54
This is the income distribution of the United States, 1970.
344
1074000
4796
La distribución de ingresos de Estados Unidos, 1970.
17:58
Almost no overlap.
345
1078820
1851
Casi no se superponen en ningún punto. ¿Y qué ha sucedido?
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
Ha sucedido lo siguiente: que China está creciendo, ya no es tan igualitaria,
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
y está apareciendo aquí, sobrepasando a Estados Unidos.
18:12
almost like a ghost, isn't it?
351
1092366
2292
Casi como un fantasma, ¿verdad?
18:14
(Laughter)
352
1094682
1294
(Risas).
18:16
It's pretty scary.
353
1096000
1587
Es atemorizante. Pero creo que es importante contar con toda esta información.
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
Realmente necesitamos verla. Y en vez de cerrar con esto,
18:29
And instead of looking at this,
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1109450
2883
18:32
I would like to end up by showing the internet users per 1,000.
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1112357
5383
me gustaría mostrarles la cantidad de usuarios de Internet por cada 1000.
18:37
In this software, we access about 500 variables
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1117764
2924
En este software, accedemos a unas 500 variables de todos los países fácilmente.
18:40
from all the countries quite easily.
360
1120712
2267
Lleva unos minutos cargar esto,
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It takes some time to change for this,
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1123003
3134
18:46
but on the axes, you can quite easily get any variable you would like to have.
362
1126161
5818
pero en los ejes se puede obtener fácilmente cualquier variable que se quisiera considerar.
Y el objetivo es acceder gratuitamente a las bases de datos,
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,
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1136410
2809
hacerlas aptas para consulta, y con un segundo clic, transformarlas
18:59
to get them into the graphic formats, where you can instantly understand them.
365
1139243
5056
en formatos gráficos, donde se puedan comprender instantáneamente.
19:04
Now, statisticians don't like it, because they say
366
1144323
3426
Ahora, esto no es del agrado de los estadistas porque dicen
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that this will not show the reality;
367
1147773
6917
que no muestra la realidad. Hay que tener métodos estadísticos, analíticos.
19:14
we have to have statistical, analytical methods.
368
1154714
2288
Pero esto es generar hipótesis.
19:17
But this is hypothesis-generating.
369
1157026
1950
19:19
I end now with the world.
370
1159000
1905
Ahora termino con el mundo. Allí, está llegando 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
La cantidad de usuarios de Internet está creciendo así. Este es el PIB per cápita.
19:26
This is the GDP per capita.
373
1166037
2111
Y está la nueva tecnología que vendrá, pero sorprendentemente, qué bien
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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.
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1171696
4027
se adapta a la economía de los países. Por eso será tan importante
19:35
That's why the $100 computer will be so important.
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1175747
2992
el ordenador de 100 dólares. Pero es una tendencia agradable.
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?
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1180192
2771
Es como si el mundo se estuviera achatando, ¿verdad? Estos países
19:42
These countries are lifting more than the economy,
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1182987
2538
están aumentando algo más que la economía y será interesante
19:45
and it will be very interesting to follow this over the year,
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1185549
2956
considerarlo durante un año, y me gustaría que pudieran hacerlo
19:48
as I would like you to be able to do with all the publicly funded data.
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1188529
3650
con todos los datos financiados por organismos públicos. Muchas gracias.
19:52
Thank you very much.
382
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1182
19:53
(Applause)
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3000
(Aplausos)
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