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

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

לפני כעשר שנים לקחתי לעצמי את המשימה ללמד

סטודנטים שוודים לתואר ראשון על התפתחות גלובלית. זה היה לפני

to Swedish undergraduate students.

That was after having spent about 20 years,

שביליתי כעשרים שנה עם מוסדות אפריקניים בחקר

together with African institutions,

studying hunger in Africa.

הרעב באפריקה. כך שציפו שאדע משהו על העולם.

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

התחלתי באוניברסיטה שלנו לרפואה, מכון קרולינסקה,

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

an undergraduate course called Global Health.

קורס שנקרא 'בריאות גלובלית'. אבל כשמקבלים

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

הזדמנות כזאת, נעשים קצת עצבניים. חשבתי,

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

לסטודנטים שבאים לכאן יש הציונים הכי גבוהים

you can get in the Swedish college system,

באקדמיה של שוודיה. אז אולי הם כבר יודעים

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

את כל מה שאלמד אותם. אז עשיתי להם מבחן מקדים.

So I did a pretest when they came.

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

וזו הייתה אחת השאלות שמהן למדתי רבות:

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

"מבין חמשת הזוגות, באיזו מדינה תמותת התינוקות הכי גבוהה"?

וחילקתי אותן כך שבכל זוג מדינות,

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

one has twice the child mortality of the other.

תמותת התינוקות באחת גבוהה פי שניים מבשנייה,

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

וזה אומר שההבדל גדול בהרבה מחוסר הוודאות של הנתונים.

than the uncertainty of the data.

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

אני לא אבחן אתכם עכשיו, אבל זו טורקיה,

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

שהכי גבוהה שם, פולין, רוסיה, פקיסטן ודרום אפריקה.

And these were the results of the Swedish students.

ואלה התוצאות של הסטודנטים משוודיה. סידרתי כך שיהיה

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

רווח בר סמך, שהוא די צר, ומובן ששמחתי:

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

היו 1.8 תשובות נכונות מתוך חמש אפשריות. פירוש הדבר

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

הוא שיש צורך בפרופסור לבריאות עולמית ובקורס שלי--

and for my course.

ובקורס שלי (צחוק)

(Laughter)

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

אך לילה אחד, כשערכתי את הדו"ח,

I really realized my discovery.

הבנתי את התגלית שלי באמת.

I have shown that Swedish top students know, statistically,

הראיתי שסטודנטים מצטיינים משוודיה יודעים הרבה פחות מבחינה סטטיסטית

significantly less about the world than the chimpanzees.

על העולם מאשר שימפנזים.

(Laughter)

(צחוק)

Because the chimpanzee would score half right

כי שימפנזים היו עונים על חצי מהתשובות נכון,

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

אם הייתי נותן להם שתי בננות עם סרי לנקה וטורקיה. הם .היו עונים נכון על חצי.

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

אבל הסטודנטים עוד לא שם. הבעיה שם לא הייתה בורות:

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

הבעיה הייתה רעיונות מעוצבים מראש.

I did also an unethical study

ערכתי מחקר לא מוסרי גם בפרופסורים של מכון קרולינסקה

of the professors of the Karolinska Institute,

(צחוק)

which hands out the Nobel Prize in Medicine,

זה שמעניק את פרס נובל לרפואה,

and they are on par with the chimpanzee there.

והם ברמה של השימפנזות.

(צחוק)

(Laughter)

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

אז הבנתי שיש צורך אמיתי בתקשורת,

because the data of what's happening in the world

כיוון שהנתונים על מה שקורה בעולם

and the child health of every country

ועל בריאות הילד בכל מדינה יכולים לספר המון.

is very well aware.

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

בנינו תוכנה שמציגה זאת כך: כל בועה היא מדינה.

Every bubble here is a country.

This country over here is China.

המדינה הזאת היא סין. זו הודו.

This is India.

The size of the bubble is the population,

גודל הבועה הוא האוכלוסייה, ועל הציר הזה מוצב שיעור הפריון.

and on this axis here, I put fertility rate.

Because my students, what they said

כי הסטודנטים שלי, מה שהם אמרו

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

כשהם הביטו בעולם ושאלתי אותם,

"What do you really think about the world?"

"מה אתם באמת חושבים על העולם"?

דבר ראשון, גיליתי שספר הלימוד היה בעיקר טינטין.

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

(Laughter)

(צחוק)

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

והם אמרו: "העולם הוא עדיין 'אנחנו' ו'הם'.

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

"ואנחנו העולם המערבי והם העולם השלישי".

"ולמה אתם מתכוונים בעולם המערבי?" אמרתי.

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

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

"ובכן, חיים ארוכים ומשפחה קטנה, ובעולם השלישי יש חיים קצרים ומשפחה גדולה".

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

אז זה מה שאפשר להציג פה. שיעור הפריון מוצב כאן ,מספר ילדים לאישה,

So this is what I could display here.

I put fertility rate here --

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

אחד, שניים, שלושה, ארבעה, עד שמונה ילדים לאישה.

up to about eight children per woman.

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

יש לנו נתונים טובים מאוד מ-1962, 1960, על גודל המשפחה בכל המדינות.

on the size of families in all countries.

The error margin is narrow.

מרווח הטעות קטן. כאן מוצבת תוחלת החיים בעת הלידה,

Here, I put life expectancy at birth,

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

מגיל 30 במדינות מסוימות עד גיל 70 בערך.

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

וב-1962, ממש הייתה קבוצה של מדינות כאן

that were industrialized countries,

שהן מדינות מתועשות, עם משפחות קטנות וחיים ארוכים.

and they had small families and long lives.

And these were the developing countries.

ואלה היו המדינות המתפתחות:

They had large families and they had relatively short lives.

היו להן משפחות גדולות וחיים קצרים יחסית.

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

אז מה קרה מאז 1962? אנחנו רוצים לראות שינוי.

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

האם הסטודנטים צודקים? האם עדיין יש שני סוגים של ארצות?

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

או שהמשפחות במדינות המתפתחות התכווצו והן נמצאות כאן?

Or have they got longer lives and live up there?

או שהחיים התארכו והן נמצאות שם למעלה?

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

בואו נראה. עצרנו את העולם כאן. כל אלה סטטיסטיקות של האו"ם

This is all UN statistics that have been available.

שהיו זמינות לנו. הנה. אתם רואים שם?

Here we go. Can you see there?

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

הנה סין, נעה נגד בריאות טובה יותר, משתפרת שם.

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

כל הארצות הלטיניות הירוקות נעות לכיוון משפחות קטנות יותר.

הצהובות הן מדינות ערביות,

Your yellow ones here are the Arabic countries,

והמשפחות גדלות, לא, החיים מתארכים, אבל המשפחות לא גדלות.

and they get longer life, but not larger families.

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

האפריקאים הם הירוקים שם. הם נשארים שם.

This is India; Indonesia is moving on pretty fast.

הנה הודו. אינדונזיה מתקדמת ממש מהר.

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

(צחוק)

ובשנות השמונים, בנגלדש עדיין עם המדינות האפריקאיות שם.

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

אבל עכשיו בנגלדש, זה נס שהתרחש בשנות השמונים:

the imams start to promote family planning,

האימאמים התחילו לקדם תכנון משפחה.

and they move up into that corner.

הם נעים לפינה שם למעלה. ובשנות התשעים, מגיפת ,האיידס האיומה

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

that takes down the life expectancy of the African countries.

שמורידה את תוחלת החיים במדינות האפריקאיות

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

וכל השאר נעות לפינה העליונה,

where we have long lives and small family,

והנה קיבלנו חיים ארוכים ומשפחה קטנה, ועולם חדש לגמרי.

and we have a completely new world.

(Applause)

(כפיים)

(Applause ends)

Let me make a comparison directly

הרשו לי להשוות באופן ישיר בין ארצות הברית לויטנאם.

between the United States of America and Vietnam.

1964:

ב-1964, באמריקה יש משפחות קטנות וחיים ארוכים.

America had small families and long life;

Vietnam had large families and short lives.

בויטנאם יש משפחות גדולות וחיים קצרים. וזה מה שקורה:

And this is what happens.

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

הנתונים לאורך המלחמה מראים שלמרות כל ההרג,

there was an improvement of life expectancy.

חל שיפור בתוחלת החיים. בסוף השנה,

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

התחיל תכנון המשפחה בויטנאם, והם עברו למשפחות קטנות.

and they went for smaller families.

And the United States up there is getting longer life,

ולמעלה ארצות הברית משיגה חיים ארוכים יותר,

keeping family size.

ושומרת על גודל המשפחה. ועכשיו בשנות השמונים,

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

הם מוותרים על תכנון קומוניסטי ועוברים לכלכלת שוק,

and they go for market economy,

and it moves faster even than social life.

וזה זז עוד יותר מהר מהחיים החברתיים. וכיום

And today, we have in Vietnam

יש בויטנאם אותה תוחלת חיים ואותו גודל משפחה,

the same life expectancy and the same family size

כאן בויטנאם ב-2003, כמו בארצות הברית ב-1974, בסוף המלחמה.

here in Vietnam, 2003,

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

אני חושב שכולנו, אם לא מסתכלים בנתונים,

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

we underestimate the tremendous change in Asia,

ממעיטים בערך השינוי העצום באסיה,

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

שהיה שינוי חברתי לפני שראינו את השינוי הכלכלי.

So let's move over to another way here

בואו נמשיך בדרך אחרת להצגת

in which we could display the distribution in the world

החלוקה בהכנסת העולם. זו חלוקת ההכנסה של אנשים בעולם.

of income.

This is the world distribution of income of people.

דולר אחד, עשרה דולר, מאה דולר ליום.

One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.

אין פער בין עשירים לעניים יותר. זה מיתוס.

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

There's a little hump here.

יש גבעה קטנה כאן. אבל יש אנשים בכל השלבים.

But there are people all the way.

And if we look where the income ends up,

ואם נראה לאן ההכנסה הולכת,

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

אלה מאה אחוז מההכנסות השנתיות בעולם. ועשרים האחוז העשירים,

And the richest 20 percent,

they take out of that about 74 percent.

הם מקבלים כ-74 אחוז. ועשרים האחוז העניים

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

מקבלים כשני אחוזים. וזה מראה שהמושג

And this shows that the concept of developing countries

is extremely doubtful.

של מדינות מתפתחות הוא מאוד מפוקפק. אנחנו חושבים על סיוע,

We think about aid,

like these people here giving aid to these people here.

כאילו האנשים שכאן מסייעים לאנשים שכאן. אבל באמצע,

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

נמצאת רוב אוכלוסיית העולם, והיא מקבלת 24 אחוז מההכנסות.

and they have now 24 percent of the income.

We heard it in other forms.

שמענו את זה בצורות אחרות. ובמי מדובר?

And who are these?

איפה המדינות השונות? אראה לכם את אפריקה.

Where are the different countries?

I can show you Africa.

This is Africa.

הנה אפריקה. עשרה אחוז מאוכלוסיית העולם, רובם עניים.

Ten percent of the world population,

most in poverty.

זה הארגון לשיתוף פעולה כלכלי ופיתוח. המדינות העשירות של האו"ם.

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

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

והן נמצאות בצד הזה. יש חפיפה של ממש בין אפריקה לארגון לשיתוף פעולה.

And this is Latin America.

והנה אמריקה הלטינית. יש בה הכול,

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

מהעני ביותר לעשיר ביותר, באמריקה הלטינית.

in Latin America.

ומעליהן נוכל לשים את מזרח אירופה, את מזרח אסיה,

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

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

ונשים את דרום אסיה. ואיך זה נראה

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

to about 1970?

אם חוזרים בזמן לשנת 1970? יש כאן גבעה.

Then, there was more of a hump.

ורוב מי שחי בעוני מוחלט חי באסיה.

And most who lived in absolute poverty were Asians.

הבעיה העולמית הייתה העוני באסיה. ואם נזיז את העולם קדימה,

The problem in the world was the poverty in Asia.

And if I now let the world move forward,

you will see that while population increases,

תראו שיחד עם גדילת האוכלוסייה,

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

מאות מיליונים באסיה יוצאים מהעוני, ואחרים נכנסים לעוני,

and some others getting into poverty,

וזה הדפוס שקיים היום.

and this is the pattern we have today.

והתחזית הכי טובה של הבנק העולמי היא שזה מה שיקרה,

And the best projection from the World Bank

is that this will happen,

והעולם לא יהיה מחולק יותר. רוב האנשים יהיו במרכז.

and we will not have a divided world.

We'll have most people in the middle.

Of course it's a logarithmic scale here,

מובן שזוהי סקאלה לוגריתמית,

but our concept of economy is growth with percent.

אבל הרעיון בכלכלה הוא צמיחה לפי אחוזים. אנו רואים בזה

We look upon it as a possibility of percentile increase.

אפשרות של צמיחה לפי אחוזים. אם נשנה זאת,

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

וניקח תל"ג לנפש במקום הכנסה משפחתית,

and I turn these individual data

ונהפוך נתונים אישיים לנתונים אזוריים של תוצר לאומי גולמי,

into regional data of gross domestic product,

and I take the regions down here,

וניקח את האזורים שכאן למטה, גודל הבועה הוא עדיין אוכלוסייה.

the size of the bubble is still the population.

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

והארגון לשיתוף פעולה כאן, ואפריקה שמדרום לסהרה כאן,

and we take off the Arab states there,

וניקח את המדינות הערביות כאן,

coming both from Africa and from Asia,

שיוצאות מאפריקה ומאסיה, ונציב אותן בנפרד,

and we put them separately,

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

ונוכל להרחיב את הציר, ואפשר לתת לו כאן ממד חדש,

by adding the social values there, child survival.

על-ידי הוספת ערכים חברתיים כאן, הישרדות ילדים.

Now I have money on that axis,

עכשיו הכסף נמצא על הציר הזה, והסיכוי להישרדות ילדים נמצא כאן.

and I have the possibility of children to survive there.

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

בחלק מהמדינות, 99.7 אחוז מהילדים שורדים עד גיל חמש.

others, only 70.

באחרות, רק שבעים אחוז. וכאן נראה שיש פער

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

בין הארגון לשיתוף פעולה, אמריקה הלטינית, מזרח אירופה, מזרח אסיה,

Latin America, East Europe, East Asia,

Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.

מדינות ערביות, דרום אסיה ואפריקה שמדרום לסהרה.

The linearity is very strong between child survival and money.

יש יחס מאוד ישיר בין הישרדות ילדים לכסף.

But let me split sub-Saharan Africa.

אבל עכשיו נפצל את אפריקה שמדרום לסהרה. הבריאות כאן טובה מהבריאות שכאן.

Health is there and better health is up there.

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

אפשר לעבור לכאן ולפצל את אפריקה שמדרום הסהרה למדינות.

And when it bursts,

וכשהיא נפתחת, הגודל של בועת המדינה הוא גודל האוכלוסייה.

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

Sierra Leone down there, Mauritius is up there.

סיירה לאונה שם למטה. מאוריציוס שם למעלה. מאוריציוס היא הראשונה

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

שנפטרה ממחסומי סחר, והם יכולים היו למכור את הסוכר שלהם

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

ולמכור טקסטיל בתנאים זהים לאלה של האנשים באירופה וצפון אמריקה.

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

There's a huge difference [within] Africa.

יש פער עצום בתוך אפריקה. וגאנה נמצאת באמצע.

And Ghana is here in the middle.

In Sierra Leone, humanitarian aid.

בסיירה לאונה, סיוע הומניטארי.

Here in Uganda, development aid.

כאן באוגנדה, סיוע התפתחותי. כאן אפשר לבלות זמן,

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

אפשר לצאת לחופשה. יש מגוון עצום

There's tremendous variation within Africa,

בתוך אפריקה, שנדיר שנבחין בכך שהיא לא שווה בכול.

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

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

אפשר לפצל את דרום אסיה כאן. הודו היא הבועה הגדולה במרכז.

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

אבל הבדל בין אפגניסטן לסרי לנקה הוא עצום.

I can split Arab states. How are they?

אפשר לפצל מדינות ערביות. מה איתן? אותם אקלים ותרבות,

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

אותה דת. הבדל עצום. אפילו בין שכנים.

Even between neighbors --

Yemen, civil war;

תימן, מלחמת אזרחים. האמירויות המאוחדות, כסף שהושקע היטב ובשוויוניות.

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

Not as the myth is.

לא כמו באגדה. וזה כולל את כל ילדי העובדים הזרים בארץ.

And that includes all the children of the foreign workers

who are in the country.

פעמים רבות, הנתונים טובים משחושבים. הרבה אנשים אומרים שהנתונים לא טובים.

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

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

יש טווח אי ודאות, אך ניתן לראות את הפער כאן:

קמבודיה, סינגפור. הפערים הרבה יותר גדולים

Cambodia, Singapore.

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

מנקודות התורפה של הנתונים. מזרח אירופה:

East Europe: Soviet economy for a long time,

כלכלה סובייטית במשך זמן רב, אך לאחר עשר שנים,

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

הן מאוד, מאוד שונות. והנה אמריקה הלטינית.

And there is Latin America.

כיום, לא צריך ללכת לקובה כדי למצוא מדינה בריאה באמריקה הלטינית.

Today, we don't have to go to Cuba

to find a healthy country in Latin America.

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

בעוד כמה שנים, לצ'ילה תהיה תמותת ילדים נמוכה משל קובה.

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

והנה מדינות עם הכנסה גבוהה בארגון לשיתוף פעולה כלכלי ופיתוח.

And we get the whole pattern here of the world,

וכאן הדפוס של העולם כולו,

which is more or less like this.

שהוא פחות או יותר כזה. ואם נביט בו,

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

באיך שהוא נראה, העולם, ב-1960, הוא מתחיל להשתנות. 1960.

in 1960, it starts to move.

This is Mao Zedong. He brought health to China.

הנה מאו צה טונג. הוא הביא בריאות לסין. ואז הוא מת.

And then he died.

And then Deng Xiaoping came and brought money to China,

ואז דנג שיאופינג הגיע והביא כסף לסין, והחזיר אותם לזרם המרכזי.

and brought them into the mainstream again.

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

וראינו איך המדינות נעות כך בכיוונים שונים,

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

אז קצת קשה לקבל מדינה לדוגמה

שמציגה את הדפוס העולמי.

which shows the pattern of the world.

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

אני רוצה להחזיר אתכם ל-1960.

אני רוצה להשוות בין דרום קוריאה, הנה, לברזיל,

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

with Brazil, which is this one.

הנה היא. התווית ברחה לי. ואני רוצה להשוות בין אוגנדה,

The label went away for me here.

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

הנה היא. ואפשר להריץ קדימה, כך.

I can run it forward, like this.

וניתן לראות איך דרום קוריאה מתקדמת מהר מאוד,

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

whereas Brazil is much slower.

בעוד ברזיל הרבה יותר איטית.

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

ואם נחזור אחורה, כך, ונציב מעקב עליהן, כך,

you can see again

ניתן שוב לראות שמהירות ההתפתחות

that the speed of development is very, very different,

שונה מאוד, והמדינות נעות פחות או יותר

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

באותו קצב כמו כסף ובריאות, אך נראה שניתן לנוע

as money and health,

but it seems you can move much faster

הרבה יותר מהר אם אתה קודם בריא לעומת אם אתה קודם עשיר.

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

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

וכדי להציג זאת, ניתן להציג את המסלול של איחוד האמירויות הערביות.

They came from here, a mineral country.

הן מגיעות מכאן, מדינת משאבים. הם מכרו את הנפט,

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

קיבלו את הכסף, אבל אי אפשר לקנות בריאות בסופרמרקט.

but health cannot be bought at the supermarket.

בבריאות צריך להשקיע. צריך ללמד את הילדים.

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

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

צריך להכשיר עובדי רפואה. צריך לחנך את האוכלוסייה.

And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.

ושייח סאייד הצליח בכך לא מעט.

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

ולמרות צניחת מחירי הנפט, הוא העלה את המדינה שלו לשם.

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

כך שיש לנו מראה הרבה יותר מאוזן של העולם,

where all countries tend to use their money

כשכל המדינות נוטות להשקיע את כספן

better than they used it in the past.

טוב יותר מבעבר. ובכן, כך זה נראה,

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

כשמביטים בנתונים הממוצעים של המדינות. הן נראות כך.

they are like this.

That's dangerous, to use average data,

וזה מסוכן, להשתמש בנתונים ממוצעים, כי יש פערים גדולים בתוך מדינות.

because there is such a lot of difference within countries.

אז אם נסתכל כאן, נוכל לראות

So if I go and look here,

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

שאוגנדה היום היא כפי שקוריאה הייתה ב-1960. אם נפצל את אוגנדה,

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

יש פער משמעותי בתוך אוגנדה. אלה חמישיות מאוגנדה.

These are the quintiles of Uganda.

The richest 20 percent of Ugandans are there.

כאן עשרים האחוזים העשירים ביותר באוגנדה.

The poorest are down there.

העניים ביותר כאן למטה. אם נפצל את דרום אפריקה, היא נראית כך:

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

And if I go down and look at Niger,

אם נביט בניגריה, שבה היה רעב נוראי,

where there was such a terrible famine [recently],

לבסוף, היא נראית כך. עשרים האחוזים העניים בניגריה נמצאים כאן,

it's like this.

The 20 percent poorest of Niger is out here,

and the 20 percent richest of South Africa is there,

ועשרים האחוזים העשירים של דרום אפריקה נמצאים שם,

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

ועדיין אנו דנים בפתרונות שיתאימו לאפריקה.

Everything in this world exists in Africa.

באפריקה קיים הכול. אי אפשר לדון

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

על גישה עולמית לטיפול באיידס עבור החמישייה שלמעלה

for that quintile up here

with the same strategy as down here.

עם אותה אסטרטגיה כמו כאן למטה

The improvement of the world must be highly contextualized,

על שיפור העולם להיות תלוי הקשר, ואין זה רלוונטי

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

לבצע אותו ברמה האזורית. צריך הרבה יותר פירוט.

We must be much more detailed.

אפשר לראות שסטודנטים מאוד מתרגשים להשתמש בזה.

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

And even more, policy makers and the corporate sectors

וקובעי מדיניות ואנשי המגזר העסקי ירצו אף יותר

would like to see how the world is changing.

לראות איך העולם משתנה. אז למה זה לא קורה?

Now, why doesn't this take place?

Why are we not using the data we have?

למה אנחנו לא משתמשים בנתונים הקיימים? יש לנו נתונים באו"ם,

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

בסוכנויות הסטטיסטיקה הלאומיות

and in universities and other nongovernmental organizations.

ובאוניברסיטאות ובארגונים לא-ממשלתיים אחרים.

Because the data is hidden down in the databases.

מפני שהנתונים חבויים במאגרי הנתונים.

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

והנה הציבור, והאינטרנט שם, אבל עדיין לא עושים בהם שימוש יעיל.

but we have still not used it effectively.

All that information we saw changing in the world

כל המידע המשתנה שראינו על העולם

does not include publicly funded statistics.

לא כולל סטטיסטיקות במימון ציבורי. יש כמה דפי אינטרנט,

There are some web pages like this, you know,

כמו הדף הזה, אבל הם לוקחים קצת תזונה ממאגרי הנתונים,

but they take some nourishment down from the databases,

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

אבל אנשים עורמים עליהם מחירים, סיסמאות מטופשות וסטטיסטיקות משעממות.

(Laughter)

(צחוק, כפיים)

And this won't work.

(Applause)

וזה לא יעבוד. אז מה דרוש לנו? יש לנו מאגרי נתונים.

So what is needed? We have the databases.

It's not a new database that you need.

לא צריך מאגר נתונים חדש. יש לנו כלי תכנון נהדרים,

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

ויותר ויותר נוספים כאן. אז התחלנו

So we started a nonprofit venture linking data to design,

יוזמה ללא מטרות רווח, שמחברת נתונים לתכנון,

we called "Gapminder,"

וקראנו לה 'בוחן הפערים', מהרכבת התחתית של לונדון,

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

בה מזהירים "לשים לב לפער". אז חשבנו שהשם מתאים.

So we thought Gapminder was appropriate.

והתחלנו לכתוב תוכנה שתוכל לקשר כך בין נתונים.

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

וזה לא היה כל כך קשה. זה לקח כמה שנות עובד, ויצרנו הנפשות.

And it wasn't that difficult.

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

You can take a data set and put it there.

אפשר לקחת אוסף נתונים ולשים אותו כאן.

We are liberating UN data, some few UN organization.

אנחנו משחררים נתונים מהאו"ם, מכמה ארגוני או"ם.

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

מדינות מסוימות מסכימות לשחרר מאגרי נתונים לעולם,

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

אבל מה שצריך באמת, כמובן, הוא פעולת חיפוש.

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

פעולת חיפוש שאיתה אפשר להעתיק נתונים בתבנית שניתן לחפש

and get it out in the world.

ולשחרר אותם אל העולם. ומה אנחנו שומעים כשאנחנו מבררים?

And what do we hear when we go around?

חקרתי בצורה אנתרופולוגית את יחידות הסטטיטיקה המרכזיות. כולם אומרים,

I've done anthropology on the main statistical units.

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

"זה בלתי אפשרי. אי אפשר לעשות זאת. המידע שלנו כל כך מיוחד

Our information is so peculiar in detail,

so that cannot be searched as others can be searched.

"ברמת הפירוט שלו, אי אפשר לחפש בו כמו שאפשר באחרים.

We cannot give the data free to the students,

"אי אפשר לתת את הנתונים בחינם לסטודנטים, בחינם לחברות בעולם".

free to the entrepreneurs of the world."

אבל זה מה שנרצה לראות, נכון?

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

.הנתונים במימון ציבורי נמצאים כאן למטה

The publicly funded data is down here.

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

ואנחנו רוצים שפרחים יפרחו באינטרנט.

One of the crucial points is to make them searchable,

ואחת הנקודות העיקריות היא לאפשר את החיפוש בהם ואז אפשר יהיה

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

להשתמש בכלי התכנון בשביל ההנפשה.

ויש לי חדשות טובות בשבילכם. החדשות הטובות הן שהיום,

And I have pretty good news for you.

I have good news that the [current],

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

המנהל החדש של סטטיסטיקות האו"ם לא אומר שזה בלתי אפשרי.

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

הוא רק אומר, "אנחנו לא יכולים".

(Laughter)

(צחוק)

And that's a quite clever guy, huh?

זה בחור חכם, כן?

(Laughter)

(צחוק)

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

כך שבשנים הקרובות נראה הרבה התפתחויות בנתונים.

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

נוכל להסתכל בחלוקות הכנסה בדרכים שונות לחלוטין.

This is the income distribution of China, 1970.

זו חלוקת ההכנסה בסין, 1970.

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

חלוקת ההכנסה בארצות הברית, 1970.

Almost no overlap.

אין חפיפה כמעט. ומה קרה?

Almost no overlap.

And what has happened?

What has happened is this:

מה שקרה הוא שסין צומחת, היא כבר לא כל כך שוויונית,

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

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

והיא מופיעה כאן, משקיפה מעל ארצות הברית.

almost like a ghost, isn't it?

כמעט כמו רוח רפאים, נכון?

(Laughter)

(צחוק)

It's pretty scary.

זה די מפחיד. אבל אני חושב שחשוב לקבל את כל המידע הזה.

(Laughter)

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

We need really to see it.

אנחנו צריכים ממש לראות את זה. ובמקום להביט בזה,

And instead of looking at this,

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

אני רוצה להראות לסיום את משתמשי האינטרנט לכל אלף איש.

In this software, we access about 500 variables

בתוכנה הזאת, אנו ניגשים בקלות לכחמש מאות משתנים מכל המדינות.

from all the countries quite easily.

לוקח לה קצת זמן להתאים את זה,

It takes some time to change for this,

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

אבל על הצירים, אפשר לראות בקלות כל משתנה שתרצו.

והרעיון הוא לקבל את מאגרי הנתונים בחינם,

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

to get them searchable, and with a second click,

לאפשר חיפוש בהם, ובלחיצת עכבר נוספת

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

להעביר אותם לתבנית הגרפית, שמאפשרת להבין אותם מיד.

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

הסטטיסטיקאים לא אוהבים את זה, כי לטענתם

that this will not show the reality;

זה לא יציג את המציאות; צריך דרכים סטטיסטיות ואנליטיות.

we have to have statistical, analytical methods.

אבל זה עוזר ליצור היפותזות.

But this is hypothesis-generating.

I end now with the world.

אסיים כעת עם העולם. הנה, האינטרנט מגיע.

There, the internet is coming.

The number of internet users are going up like this.

מספר משתמשי האינטרנט גדל כך. זה התל"ג לנפש.

This is the GDP per capita.

וזו כניסה של טכנולוגיה חדשה,

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

how well it fits to the economy of the countries.

אבל ההתאמה שלה לכלכלת המדינות מדהימה.

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

לכן המחשב במאה דולר יהיה כה חשוב. אבל זו מגמה נחמדה.

But it's a nice tendency.

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

זה כאילו העולם משתטח, נכון? המדינות האלה

These countries are lifting more than the economy,

נושאות יותר ויותר מהכלכלה, ויהיה מעניין

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

לעקוב אחריהן במהלך השנה, כפי שאני רוצה שתוכלו לעשות

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

.באמצעות כל הנתונים במימון ציבורי. תודה רבה לכם

Thank you very much.

(Applause)

(כפיים)