How not to be ignorant about the world | Hans and Ola Rosling

ハンス&オーラ・ロスリング: 世界について無知にならないために

2,954,545 views

2014-09-11 ・ TED


New videos

How not to be ignorant about the world | Hans and Ola Rosling

ハンス&オーラ・ロスリング: 世界について無知にならないために

2,954,545 views ・ 2014-09-11

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Mari Arimitsu
00:12
Hans Rosling: I'm going to ask you
0
12663
2403
(ハンス・ロスリング) 皆さんに 3つの3択問題に答えてもらいます
00:15
three multiple choice questions.
1
15066
1325
(ハンス・ロスリング) 皆さんに 3つの3択問題に答えてもらいます
00:16
Use this device. Use this device to answer.
2
16391
3731
この装置を使って 答えてください
00:20
The first question is, how did the number
3
20122
2555
第1問は「自然災害による 1年あたりの死者数は
00:22
of deaths per year
4
22677
2121
第1問は「自然災害による 1年あたりの死者数は
00:24
from natural disaster,
5
24798
1292
20世紀を通じて どれくらい変わったか?」です
00:26
how did that change during the last century?
6
26090
2601
20世紀を通じて どれくらい変わったか?」です
00:28
Did it more than double,
7
28691
1379
(A) 倍になった
00:30
did it remain about the same in the world as a whole,
8
30070
2782
(B) 世界全体では ほとんど変わっていない
00:32
or did it decrease to less than half?
9
32852
2374
(C) 半数以下になった
00:35
Please answer A, B or C.
10
35226
2404
ABCで答えてください
00:37
I see lots of answers. This is much faster than I do it at universities.
11
37630
4100
答えが集まっています 大学でやった時よりずっと早いですね
00:41
They are so slow. They keep thinking, thinking, thinking.
12
41730
3157
学生は遅いです ずっと考え続けています
00:44
Oh, very, very good.
13
44887
2022
大変結構
00:46
And we go to the next question.
14
46909
1863
では次の問題に行きましょう
00:48
So how long did women 30 years old
15
48772
2659
「30歳の女性が 学校に通った年数は
00:51
in the world go to school:
16
51431
2096
世界平均で何年か?」
00:53
seven years, five years or three years?
17
53527
2034
(A)7年 (B)5年 (C)3年
00:55
A, B or C? Please answer.
18
55561
6503
AかBかCか? さあ答えて
01:02
And we go to the next question.
19
62064
2038
次の問題です
01:04
In the last 20 years, how did the percentage
20
64102
3921
「世界で極貧生活を 送る人の割合は
01:08
of people in the world
21
68023
1827
この20年で どれほど変わったか?」
01:09
who live in extreme poverty change?
22
69850
2217
この20年で どれほど変わったか?」
01:12
Extreme poverty — not having enough food for the day.
23
72067
2561
極貧というのは 日々の食事にも事欠くということです
01:14
Did it almost double,
24
74628
2061
(A) 約2倍
01:16
did it remain more or less the same,
25
76689
1549
(B) ほとんど変わらない
01:18
or did it halve?
26
78238
1513
(C) 半分になった
01:19
A, B or C?
27
79751
4020
AかBかCか?
01:23
Now, answers.
28
83771
3156
では解答です
01:26
You see,
29
86927
1094
これは
01:28
deaths from natural disasters in the world,
30
88021
1725
1900年から2000年までの
01:29
you can see it from this graph here,
31
89746
1922
自然災害による
01:31
from 1900 to 2000.
32
91668
2780
死者数のグラフです
01:34
In 1900, there was about half a million people
33
94448
3255
1900年には 自然災害のため
01:37
who died every year from natural disasters:
34
97703
2087
年に50万人くらいが 死んでいました
01:39
floods, earthquakes, volcanic eruption, whatever, droughts.
35
99790
5097
洪水 地震 火山噴火 干ばつ 等々
01:44
And then, how did that change?
36
104887
2720
それがどう変わったのか
01:47
Gapminder asked the public in Sweden.
37
107607
3486
ギャップマインダー財団は スウェーデンで
01:51
This is how they answered.
38
111093
1859
一般の人にアンケートを 取りました
01:52
The Swedish public answered like this:
39
112952
1929
スウェーデン人の答えです
01:54
Fifty percent thought it had doubled,
40
114881
1472
50%が2倍
01:56
38 percent said it's more or less the same,
41
116353
2205
38%がほぼ同じ
01:58
12 said it had halved.
42
118558
2098
12%が半分 という解答でした
02:00
This is the best data from the disaster researchers,
43
120656
2652
こちらは災害研究者による 実際のデータです
02:03
and it goes up and down,
44
123308
2966
上下していますが
02:06
and it goes to the Second World War,
45
126274
2552
第二次世界大戦後に 下がり始め
02:08
and after that it starts to fall and it keeps falling
46
128826
3400
ずっと下がり続けて
02:12
and it's down to much less than half.
47
132226
1846
半分よりもずっと 少なくなっています
02:14
The world has been much, much more capable
48
134072
2608
この数十年で 世界は —
02:16
as the decades go by
49
136680
1614
ずっと良く 災害から人々を
02:18
to protect people from this, you know.
50
138294
2391
守れるように なったんです
02:20
So only 12 percent of the Swedes know this.
51
140685
2866
スウェーデンで正しく答えたのは たったの12%です
02:23
So I went to the zoo and I asked the chimps.
52
143551
2491
それで動物園に行って チンパンジーにも聞いてみました
02:26
(Laughter) (Applause)
53
146042
9846
(笑) (拍手)
02:39
The chimps don't watch the evening news,
54
159458
3799
チンパンジーは 夜のニュースなど見ず
02:43
so the chimps,
55
163257
1458
ランダムに答えます
02:44
they choose by random, so the Swedes answer worse than random.
56
164715
3432
スウェーデン人は ランダムな答えよりも駄目なんです
02:48
Now how did you do?
57
168147
2939
皆さんはどうでしょう?
02:51
That's you.
58
171086
2962
これが皆さんの答えです
02:54
You were beaten by the chimps.
59
174048
2225
チンパンジーに 負けてるじゃないですか!
02:56
(Laughter)
60
176273
1790
(笑)
02:58
But it was close.
61
178063
2975
でもいい勝負です
03:01
You were three times better than the Swedes,
62
181038
4021
スウェーデン人よりは 3倍良いですが
03:05
but that's not enough.
63
185059
1243
十分じゃありません
03:06
You shouldn't compare yourself to Swedes.
64
186302
2582
スウェーデン人なんかと 比べてちゃいけません
03:08
You must have higher ambitions in the world.
65
188884
3531
もっと高いところを 狙わないと
03:12
Let's look at the next answer here: women in school.
66
192415
3408
次の解答です 女子の就学年数について
03:15
Here, you can see men went eight years.
67
195823
2016
男子は8年です
03:17
How long did women go to school?
68
197839
1781
女子は何年 学校に通うでしょう?
03:19
Well, we asked the Swedes like this,
69
199620
2749
スウェーデン人の答えは こうでした
03:22
and that gives you a hint, doesn't it?
70
202369
2217
これはヒントになりますね
03:24
The right answer is probably the one
71
204586
2362
正しい答えはきっと
03:26
the fewest Swedes picked, isn't it?
72
206948
2735
スウェーデン人が 選ばなかったやつでしょう
03:29
(Laughter)
73
209683
1503
(笑)
03:31
Let's see, let's see. Here we come.
74
211186
2438
見てみましょう
03:33
Yes, yes, yes, women have almost caught up.
75
213624
4401
ほらほら 女子は ほとんど男子と並んでいます
03:38
This is the U.S. public.
76
218025
3413
こちらはアメリカ人の答え
03:41
And this is you. Here you come.
77
221438
3875
これが皆さん
03:45
Ooh.
78
225313
4012
ほう やりましたね
03:49
Well, congratulations, you're twice as good as the Swedes,
79
229325
1829
スウェーデン人よりは 倍マシですが
03:51
but you don't need me —
80
231154
2420
それは良いことを 意味しません
03:53
So how come? I think it's like this,
81
233574
4814
どうしてこんな結果に なったんでしょう?
03:58
that everyone is aware that there are countries
82
238388
2722
世界には女性が 虐げられている —
04:01
and there are areas
83
241110
1104
国や地域があるのを
04:02
where girls have great difficulties.
84
242214
2138
みんな知っています
04:04
They are stopped when they go to school,
85
244352
1908
学校をやめさせられて しまいます
04:06
and it's disgusting.
86
246260
2065
酷い話です
04:08
But in the majority of the world,
87
248325
1897
しかし世界の大部分では
04:10
where most people in the world live,
88
250222
1687
今や 女子も
04:11
most countries, girls today go to school
89
251909
2982
男子と同じくらい
04:14
as long as boys, more or less.
90
254891
2539
学校に通っているんです
04:17
That doesn't mean that gender equity is achieved,
91
257430
2059
これは男女格差が 解消された —
04:19
not at all.
92
259489
2084
ということではありません
04:21
They still are confined to terrible, terrible limitations,
93
261573
4541
女性は依然大きな 制限に直面しています
04:26
but schooling is there in the world today.
94
266114
2232
しかし就学に関しては 同等になっているんです
04:28
Now, we miss the majority.
95
268346
4095
皆さんは最悪のところを
04:32
When you answer, you answer according to the worst places,
96
272441
3323
基準に答えていて
04:35
and there you are right, but you miss the majority.
97
275764
2856
多数派を見落としているんです
04:38
What about poverty?
98
278620
1476
貧困はどうでしょう ?
04:40
Well, it's very clear that poverty here
99
280096
2903
貧困がほとんど 半分になっているのは
04:42
was almost halved,
100
282999
1775
明白な事実です
04:44
and in U.S., when we asked the public,
101
284774
1679
アメリカで正しく答えたのは
04:46
only five percent got it right.
102
286453
3984
たった5%です
04:50
And you?
103
290437
2869
皆さんはどうでしょう?
04:53
Ah, you almost made it to the chimps.
104
293306
3858
ほぼチンパンジーに 並びましたね
04:57
(Laughter) (Applause)
105
297164
2361
(笑) (拍手)
04:59
That little, just a few of you!
106
299525
5617
ほんの少しだけ 負けています
05:05
There must be preconceived ideas, you know.
107
305142
3679
先入観があるんです
05:08
And many in the rich countries,
108
308821
1794
豊かな国の人たちは
05:10
they think that oh, we can never end extreme poverty.
109
310615
3660
貧困は決してなくならない と思っています
05:14
Of course they think so,
110
314275
1653
そうでしょうとも
05:15
because they don't even know what has happened.
111
315928
2964
何が起きているか 知らないんですから
05:18
The first thing to think about the future
112
318892
2350
未来を考えるには
05:21
is to know about the present.
113
321242
2021
まず現在を知ることです
05:23
These questions were a few of the first ones
114
323263
3052
これはギャップマインダー財団で 取り組んでいる
05:26
in the pilot phase of the Ignorance Project
115
326315
3385
「無知解消プロジェクト」 試行フェーズの
05:29
in Gapminder Foundation that we run,
116
329700
3020
最初の質問のいくつかです
05:32
and it was started, this project, last year
117
332720
2796
このプロジェクトは去年
05:35
by my boss, and also my son, Ola Rosling. (Laughter)
118
335516
4406
私の上司であり息子でもある オーラ・ロスリングが始めました (笑)
05:39
He's cofounder and director,
119
339922
1582
彼は共同創立者 兼 理事です
05:41
and he wanted, Ola told me
120
341504
1544
人々の甚だしい無知と 戦うには
05:43
we have to be more systematic
121
343048
2560
もっと系統的に 取り組まねばならない —
05:45
when we fight devastating ignorance.
122
345608
1873
と彼は考えました
05:47
So already the pilots reveal this,
123
347481
2218
試行段階ですでに 多くの人の答えは
05:49
that so many in the public score worse than random,
124
349699
3210
ランダムな回答よりずっと悪いことが 明らかになりました
05:52
so we have to think about preconceived ideas,
125
352909
2083
先入観について もっと知らねばなりません
05:54
and one of the main preconceived ideas
126
354992
2028
大きな先入観の1つは
05:57
is about world income distribution.
127
357020
1869
世界の所得分布に 関するものです
05:58
Look here. This is how it was in 1975.
128
358889
3831
これは1975年の所得分布で
06:02
It's the number of people on each income,
129
362720
3219
それぞれの所得層に属する 人数を示しています
06:05
from one dollar a day —
130
365939
2891
ここは 1日1ドル —
06:08
(Applause)
131
368830
2451
(拍手)
06:11
See, there was one hump here,
132
371281
2075
ここ 1日1ドルのところに
06:13
around one dollar a day,
133
373356
1898
1つコブがあり
06:15
and then there was one hump here
134
375254
1456
10ドルと100ドルの間に
06:16
somewhere between 10 and 100 dollars.
135
376710
2015
もう1つコブがあります
06:18
The world was two groups.
136
378725
1746
世界は2グループに 分かれていました
06:20
It was a camel world, like a camel with two humps,
137
380471
3610
フタコブラクダの世界です
06:24
the poor ones and the rich ones,
138
384081
2012
貧しい人々と 豊かな人々がいて
06:26
and there were fewer in between.
139
386093
1564
その中間は あまりいませんでした
06:27
But look how this has changed:
140
387657
2169
それがどう変わったか 見てください
06:29
As I go forward, what has changed,
141
389826
1826
時を進めていくと
06:31
the world population has grown,
142
391652
1656
世界の人口は増えていき
06:33
and the humps start to merge.
143
393308
2768
2つのコブが 1つになっていきます
06:36
The lower humps merged with the upper hump,
144
396076
2770
左のコブが右のコブと一緒になり
06:38
and the camel dies and we have a dromedary world
145
398846
3127
フタコブラクダが消えて
06:41
with one hump only.
146
401973
2255
ヒトコブラクダになりました
06:44
The percent in poverty has decreased.
147
404228
1924
貧困層の割合は 減っていますが
06:46
Still it's appalling
148
406152
1577
依然として
06:47
that so many remain in extreme poverty.
149
407729
3201
大変な数の人が 極貧生活をしています
06:50
We still have this group, almost a billion, over there,
150
410930
3023
ほぼ10億という人が このグループに属していますが
06:53
but that can be ended now.
151
413953
3049
それもなくすことが できるはずです
06:57
The challenge we have now
152
417002
2303
今の我々の問題は
06:59
is to get away from that, understand where the majority is,
153
419305
2808
頭を切り換え 大多数が何かを理解することです
07:02
and that is very clearly shown in this question.
154
422113
3244
それはこの質問に 明確に現れています
07:05
We asked, what is the percentage of the world's
155
425357
2233
「はしかなどの 基本的なワクチンを接種する
07:07
one-year-old children who have got those
156
427590
1654
「はしかなどの 基本的なワクチンを接種する
07:09
basic vaccines against measles and other things
157
429244
2610
1歳児の割合は どれくらいか?」
07:11
that we have had for many years:
158
431854
1493
1歳児の割合は どれくらいか?」
07:13
20, 50 or 80 percent?
159
433347
2022
20%か50%か80%か?
07:15
Now, this is what the U.S. public and the Swedish answered.
160
435369
4073
アメリカ人とスウェーデン人の答えです
07:19
Look at the Swedish result:
161
439442
876
スウェーデン人の答で
07:20
you know what the right answer is.
162
440318
2062
正しい答えが どれか分かりますね ?
07:22
(Laughter)
163
442380
3673
(笑)
07:26
Who the heck is a professor of global health in that country?
164
446053
3503
あの国じゃいったい誰が 世界保健を教えてるんでしょうか?
07:29
Well, it's me. It's me.
165
449556
1672
ああ 私でした
07:31
(Laughter)
166
451228
1962
(笑)
07:33
It's very difficult, this. It's very difficult.
167
453190
2482
すごく難しいんですって
07:35
(Applause)
168
455672
3098
(拍手)
07:38
However, Ola's approach
169
458770
3714
我々が知っていることを測定する というオーラの試みは
07:42
to really measure what we know made headlines,
170
462484
3158
ニュースでも取り上げられ
07:45
and CNN published these results on their web
171
465642
3063
こうした結果が CNNのサイトで紹介され
07:48
and they had the questions there, millions answered,
172
468705
2147
そこで何百万という人が 質問に答え
07:50
and I think there were about 2,000 comments,
173
470852
3482
2千くらいのコメントが 寄せられました
07:54
and this was one of the comments.
174
474334
2313
その1つがこれ
07:56
"I bet no member of the media passed the test," he said.
175
476647
3544
「マスメディアの人間は誰も この試験に通らないだろうよ」
08:00
So Ola told me, "Take these devices.
176
480191
2639
それでオーラが言いました 「マスメディアの会議に
08:02
You are invited to media conferences.
177
482830
1705
招待されてることだし
08:04
Give it to them and measure what the media know."
178
484535
2277
マスメディア関係者に これを聞いてみたらいい」
08:06
And ladies and gentlemen,
179
486812
1924
皆さん 披露します
08:08
for the first time, the informal results
180
488736
2677
これがアメリカの
08:11
from a conference with U.S. media.
181
491413
3925
マスメディア関係の 会議での結果です
08:15
And then, lately, from the European Union media.
182
495338
4886
こちらは最近あった EUの マスメディア関係の会議での結果です
08:20
(Laughter)
183
500224
1268
(笑)
08:21
You see, the problem is not that people
184
501492
2205
問題は人々が
08:23
don't read and listen to the media.
185
503697
1948
ニュースを見ないこと ではありません
08:25
The problem is that the media doesn't know themselves.
186
505645
4219
マスメディアの人間自身が 知らないんですから
08:29
What shall we do about this, Ola?
187
509864
1581
どうしたものだろうね オーラ?
08:31
Do we have any ideas?
188
511445
1498
何か考えはあるかい?
08:32
(Applause)
189
512943
11094
(拍手)
08:44
Ola Rosling: Yes, I have an idea, but first,
190
524037
3709
(オーラ・ロスリング) 考えはありますが その前に一言
08:47
I'm so sorry that you were beaten by the chimps.
191
527746
3815
チンパンジーに負けた皆さん お気の毒さまでした
08:51
Fortunately, I will be able to comfort you
192
531561
2633
それが皆さんのせいでは ないことを示して
08:54
by showing why it was not your fault, actually.
193
534194
4559
安心させてあげましょう
08:58
Then, I will equip you with some tricks
194
538753
2022
それから将来 チンパンジーに勝てるよう
09:00
for beating the chimps in the future.
195
540775
2090
秘訣をお教えします
09:02
That's basically what I will do.
196
542865
2214
それが今日 お話しすることです
09:05
But first, let's look at why are we so ignorant,
197
545079
2203
まず 我々はなぜこんなにも 無知なのかですが —
09:07
and it all starts in this place.
198
547282
2607
それは ここに始まります
09:09
It's Hudiksvall. It's a city in northern Sweden.
199
549889
3690
フーディクスヴァル スウェーデン北部の町で
09:13
It's a neighborhood where I grew up,
200
553579
3797
私が育った場所です
09:17
and it's a neighborhood with a large problem.
201
557376
3601
この界隈には 大きな問題があり
09:20
Actually, it has exactly the same problem
202
560977
1986
実際まったく同じ問題が
09:22
which existed in all the neighborhoods
203
562963
2609
皆さんの育った 界隈にもあります
09:25
where you grew up as well.
204
565572
1348
皆さんの育った 界隈にもあります
09:26
It was not representative. Okay?
205
566920
2662
それは典型でない ということです
09:29
It gave me a very biased view
206
569582
2443
育った環境により 世の中がどんなものかについて
09:32
of how life is on this planet.
207
572025
2348
すごく偏った考えが 身につくんです
09:34
So this is the first piece of the ignorance puzzle.
208
574373
2992
これが無知の問題の 第一の要因です
09:37
We have a personal bias.
209
577365
1272
個人的な偏見です
09:38
We have all different experiences
210
578637
2113
私たちは住む社会や 出会う人に応じて
09:40
from communities and people we meet,
211
580750
1640
みんな異なる体験をします
09:42
and on top of this, we start school,
212
582390
2987
その上で学校に 通うようになりますが
09:45
and we add the next problem.
213
585377
1921
それが次の要因になります
09:47
Well, I like schools,
214
587298
1144
私は学校が好きですが
09:48
but teachers tend to teach outdated worldviews,
215
588442
5087
教師というのは 古くなった知識を教えがちです
09:53
because they learned something when they went to school,
216
593529
2601
彼らは学校で学んだことを
09:56
and now they describe this world to the students
217
596130
2553
ずっと後になって生徒に 教えるからで
09:58
without any bad intentions,
218
598683
2206
悪気はないんです
10:00
and those books, of course, that are printed
219
600889
2229
そして本というのもまた 出版されてから
10:03
are outdated in a world that changes.
220
603118
2931
世界が変化して 陳腐化します
10:06
And there is really no practice
221
606049
1247
教材の更新も
10:07
to keep the teaching material up to date.
222
607296
3249
あまり行われず
10:10
So that's what we are focusing on.
223
610545
1984
それが問題になります
10:12
So we have these outdated facts
224
612529
1569
だから個人的な 偏見に加えて
10:14
added on top of our personal bias.
225
614098
2934
陳腐化したデータが あるわけです
10:17
What happens next is news, okay?
226
617032
2476
次に来るのが ニュースです
10:19
An excellent journalist knows how to pick
227
619508
2517
優れたジャーナリストは どんなニュースが
10:22
the story that will make headlines,
228
622025
2406
注目されるか 知っています
10:24
and people will read it because it's sensational.
229
624431
2599
人々がニュースを読むのも センセーショナルだからです
10:27
Unusual events are more interesting, no?
230
627030
3965
普通じゃない出来事の方が 面白いですから
10:30
And they are exaggerated,
231
630995
1715
そして恐怖の対象は
10:32
and especially things we're afraid of.
232
632710
3429
特に誇張されることになります
10:36
A shark attack on a Swedish person
233
636139
2428
スウェーデン人が誰か 鮫に襲われようものなら
10:38
will get headlines for weeks in Sweden.
234
638567
3715
スウェーデンの新聞の見出しを 何週間も飾ることになります
10:42
So these three skewed sources of information
235
642282
3719
これら3つの 偏った情報源は
10:46
were really hard to get away from.
236
646001
3275
逃れるのが 難しいものです
10:49
They kind of bombard us
237
649276
1631
私たちの上に 降り注いで
10:50
and equip our mind with a lot of strange ideas,
238
650907
3806
奇妙な考えで 頭を満たします
10:54
and on top of it we put the very thing
239
654713
2737
それに加えて 人間を人間たらしめている
10:57
that makes us humans, our human intuition.
240
657450
5266
直感があります
11:02
It was good in evolution.
241
662716
2176
これは進化の上では 便利なものでした
11:04
It helped us generalize
242
664892
1258
物事を一般化して
11:06
and jump to conclusions very, very fast.
243
666150
2258
素早く結論を 出すことができます
11:08
It helped us exaggerate what we were afraid of,
244
668408
3968
恐れるものを誇張し
11:12
and we seek causality where there is none,
245
672376
3284
ありもしない 因果関係を見つけ
11:15
and we then get an illusion of confidence
246
675660
4937
錯覚した自信を 生み出します
11:20
where we believe that we are the best car drivers,
247
680597
3006
「自分は平均より 運転が上手いと思うか?」
11:23
above the average.
248
683603
1740
と聞かれると みんな
11:25
Everybody answered that question,
249
685343
1362
「上手い」と答えるんです
11:26
"Yeah, I drive cars better."
250
686705
1269
「上手い」と答えるんです
11:27
Okay, this was good evolutionarily,
251
687974
2297
これは進化上は 好都合でしたが
11:30
but now when it comes to the worldview,
252
690271
1833
世界の見方ということでは
11:32
it is the exact reason why it's upside down.
253
692104
2862
逆さの結果になる 原因になっています
11:34
The trends that are increasing are instead falling,
254
694966
2923
上昇するトレンドを
11:37
and the other way around,
255
697889
1582
下降していると思わせ
11:39
and in this case, the chimps use our intuition against us,
256
699471
4000
我々の直感が チンパンジーの有利に働いて
11:43
and it becomes our weakness instead of our strength.
257
703471
3440
強みになるべきものが
11:46
It was supposed to be our strength, wasn't it?
258
706911
2483
弱点になってしまいます
11:49
So how do we solve such problems?
259
709394
2372
どうすれば この問題を 解決できるでしょうか?
11:51
First, we need to measure it,
260
711766
1675
まず測定し
11:53
and then we need to cure it.
261
713441
1402
そして修正する 必要があります
11:54
So by measuring it we can understand
262
714843
2532
測定することによって
11:57
what is the pattern of ignorance.
263
717375
2324
無知のパターンを つかむことができます
11:59
We started the pilot last year,
264
719699
1536
去年このプロジェクトを始め
12:01
and now we're pretty sure that we will encounter
265
721235
2469
人々が無知なことが いかに多いか
12:03
a lot of ignorance across the whole world,
266
723704
3581
分かってきました
12:07
and the idea is really to
267
727285
3613
我々のアイデアは これを世界の発展の —
12:10
scale it up to all domains
268
730898
1977
様々な領域 様々な次元に
12:12
or dimensions of global development,
269
732875
2548
拡張するということです
12:15
such as climate, endangered species, human rights,
270
735423
4082
気候や 絶滅危惧種や 人権や
12:19
gender equality, energy, finance.
271
739505
3210
男女の平等 エネルギー 金融
12:22
All different sectors have facts,
272
742715
2733
それぞれの領域において 事実が集積され
12:25
and there are organizations trying to spread
273
745448
1596
事実に対する認識を 広めようとする
12:27
awareness about these facts.
274
747044
1926
組織があります
12:28
So I've started actually contacting some of them,
275
748970
3704
私はそういった組織 —
12:32
like WWF and Amnesty International and UNICEF,
276
752674
3341
WWFやアムネスティや ユニセフにコンタクトし始めて
12:36
and asking them, what are your favorite facts
277
756015
2598
多くの人が知らない事実に
12:38
which you think the public doesn't know?
278
758613
1893
どんなものがあるか 聞いています
12:40
Okay, I gather those facts.
279
760506
1578
そういう事実を集めて
12:42
Imagine a long list with, say, 250 facts.
280
762084
3535
たとえば250の事実のリストを作ります そして一般の人に
12:45
And then we poll the public
281
765619
1299
アンケートを取って
12:46
and see where they score worst.
282
766918
1937
最も点数の低いのが どれか調べます
12:48
So we get a shorter list
283
768855
1346
そうやって
12:50
with the terrible results,
284
770201
1056
ハンスが紹介したような
12:51
like some few examples from Hans,
285
771257
2549
酷い結果になる事実の 短いリストを作ります
12:53
and we have no problem finding these kinds
286
773806
1917
そういった結果は
12:55
of terrible results.
287
775723
1215
簡単に見つかります
12:56
Okay, this little shortlist, what are we going to do with it?
288
776938
2845
この短いリストで 何をするのか?
12:59
Well, we turn it into a knowledge certificate,
289
779783
4126
世界に関する知識の
13:03
a global knowledge certificate,
290
783909
1862
認定試験をするんです
13:05
which you can use, if you're a large organization,
291
785771
2903
大きな組織や学校
13:08
a school, a university, or maybe a news agency,
292
788674
3755
大学 あるいは 報道機関なんかで
13:12
to certify yourself as globally knowledgeable.
293
792429
3628
知識の確認をするのに 使えるでしょう
13:16
Basically meaning, we don't hire people
294
796057
2963
チンパンジー並の知識の人は
13:19
who score like chimpanzees.
295
799020
2270
雇わない方がいいですから
13:21
Of course you shouldn't.
296
801290
2360
そうでしょう?
13:23
So maybe 10 years from now,
297
803650
2271
そうやって10年もして
13:25
if this project succeeds,
298
805921
1992
このプロジェクトが成功したなら
13:27
you will be sitting in an interview
299
807913
2248
みんな面接で こういった世界の知識について
13:30
having to fill out this crazy global knowledge.
300
810161
4206
聞かれるようになるでしょう
13:34
So now we come to the practical tricks.
301
814367
3363
だから答えるコツを お教えしておきます
13:37
How are you going to succeed?
302
817730
1904
どうしたら正解できるか?
13:39
There is, of course, one way,
303
819634
3579
もちろん
13:43
which is to sit down late nights
304
823213
1737
夜遅くまで 根を詰めて勉強し
13:44
and learn all the facts by heart
305
824950
2155
こういった様々な資料を 読んで暗記する
13:47
by reading all these reports.
306
827105
1768
という方法もあります
13:48
That will never happen, actually.
307
828873
2012
でもみんな そんなことしないでしょう
13:50
Not even Hans thinks that's going to happen.
308
830885
2709
ハンスだって 期待していません
13:53
People don't have that time.
309
833594
1373
みんな時間がないのですから
13:54
People like shortcuts, and here are the shortcuts.
310
834967
3383
みんな近道を探します そして そのためには
13:58
We need to turn our intuition into strength again.
311
838350
2774
人間の直感を 再び 力に変える必要があります
14:01
We need to be able to generalize.
312
841124
1444
一般化する必要があります
14:02
So now I'm going to show you some tricks
313
842568
2105
ここでいくつか
14:04
where the misconceptions are turned around
314
844673
2550
勘違いをヒントに 変える方法を
14:07
into rules of thumb.
315
847223
3208
お見せしましょう
14:10
Let's start with the first misconception.
316
850431
2014
まず最初の勘違い
14:12
This is very widespread.
317
852445
1637
これは広くはびこっています
14:14
Everything is getting worse.
318
854082
1866
「何事も悪化する」
14:15
You heard it. You thought it yourself.
319
855948
3270
耳にもすれば 自分でもそう思っているでしょう
14:19
The other way to think is, most things improve.
320
859218
3029
別の考え方は 「多くのことは良くなっていく」というものです
14:22
So you're sitting with a question in front of you
321
862247
2136
質問を前にして 答えが分からなかったら
14:24
and you're unsure. You should guess "improve."
322
864383
3233
「良い方に行く」 と推測するんです
14:27
Okay? Don't go for the worse.
323
867616
2984
悪い方ではなく
14:30
That will help you score better on our tests.
324
870600
2363
私たちのテストでは それで良い点が取れるはずです
14:32
(Applause)
325
872963
1216
(拍手)
14:34
That was the first one.
326
874179
4226
次です
14:38
There are rich and poor
327
878405
1759
「豊かな人と 貧しい人がいて
14:40
and the gap is increasing.
328
880164
1466
格差は拡大していく」
14:41
It's a terrible inequality.
329
881630
1655
酷い不平等があります
14:43
Yeah, it's an unequal world,
330
883285
2201
確かに世界は不平等ですが
14:45
but when you look at the data, it's one hump.
331
885486
2325
データに目を向ければ コブは1つなんです
14:47
Okay? If you feel unsure,
332
887811
1854
答えが分からなければ
14:49
go for "the most people are in the middle."
333
889665
2753
「大半の人は 真ん中あたりにいる」
14:52
That's going to help you get the answer right.
334
892418
1983
と考えると 正解できます
14:54
Now, the next preconceived idea is
335
894401
3707
次の勘違いは
14:58
first countries and people need to be very, very rich
336
898108
3625
「社会的に発展するためには 経済的にとても豊かになる必要がある」
15:01
to get the social development
337
901733
2326
というものです
15:04
like girls in school and be ready for natural disasters.
338
904059
3451
女子が就学するとか 自然災害への備えをするといったことです
15:07
No, no, no. That's wrong.
339
907510
1686
でも違うんです
15:09
Look: that huge hump in the middle
340
909196
2120
真ん中の大きなコブでは
15:11
already have girls in school.
341
911316
2443
女子は既に就学しています
15:13
So if you are unsure, go for the
342
913759
2328
答えが分からなければ 「大半は既に手にしている」
15:16
"the majority already have this,"
343
916087
1395
と考えることです
15:17
like electricity and girls in school, these kinds of things.
344
917482
3043
電気とか 女子の就学 そういったことです
15:20
They're only rules of thumb,
345
920525
2216
これはあくまで目安であって
15:22
so of course they don't apply to everything,
346
922741
2390
もちろん何にでも 当てはまるわけではありませんが
15:25
but this is how you can generalize.
347
925131
1657
一般論を言っているわけです
15:26
Let's look at the last one.
348
926788
1965
最後はこちら
15:28
If something, yes, this is a good one,
349
928753
3301
危険なもの — ええ これは傑作です —
15:32
sharks are dangerous.
350
932054
2173
鮫は危険ではないということ
15:34
No — well, yes, but they are not so important
351
934227
4399
いや確かに危険ですが
15:38
in the global statistics, that is what I'm saying.
352
938626
2976
世界的な統計としては 重要性が低いということです
15:41
I actually, I'm very afraid of sharks.
353
941602
2531
実際 私も鮫は怖いです
15:44
So as soon as I see a question about things I'm afraid of,
354
944133
2844
人の恐れるものに 関する問題では —
15:46
which might be earthquakes, other religions,
355
946977
2933
地震とか よその宗教とか
15:49
maybe I'm afraid of terrorists or sharks,
356
949910
3038
テロリストとか 鮫とかありますけど
15:52
anything that makes me feel,
357
952948
1159
そういう問題は
15:54
assume you're going to exaggerate the problem.
358
954107
2501
誇張されていると 仮定することです
15:56
That's a rule of thumb.
359
956608
1837
これは目安です
15:58
Of course there are dangerous things that are also great.
360
958445
2159
もちろん危険かつ 重大なものだってあります
16:00
Sharks kill very, very few. That's how you should think.
361
960604
3585
でも鮫に殺される人はほんのわずかです それが考え方です
16:04
With these four rules of thumb,
362
964189
3738
これら4つの考え方によって
16:07
you could probably answer better than the chimps,
363
967927
3360
たぶんチンパンジーより うまく答えられます
16:11
because the chimps cannot do this.
364
971287
1954
チンパンジーには 一般化などできませんから
16:13
They cannot generalize these kinds of rules.
365
973241
2603
ですから逆さまな世界を 元に戻して
16:15
And hopefully we can turn your world around
366
975844
4012
皆さんきっと —
16:19
and we're going to beat the chimps. Okay?
367
979856
2835
チンパンジーに 勝てることでしょう
16:22
(Applause)
368
982691
3921
(拍手)
16:31
That's a systematic approach.
369
991160
2088
これが系統的アプローチです
16:33
Now the question, is this important?
370
993248
2564
さて それでは これは重要なことなのか?
16:35
Yeah, it's important to understand poverty,
371
995812
2726
貧困を理解し 貧困と戦うとか
16:38
extreme poverty and how to fight it,
372
998538
3247
女子を就学させるとか
16:41
and how to bring girls in school.
373
1001785
2045
そういったことは重要です
16:43
When we realize that actually it's succeeding, we can understand it.
374
1003830
4340
良くなっているのを見れば それは分かります
16:48
But is it important for everyone else
375
1008170
1812
しかし豊かな側のことしか
16:49
who cares about the rich end of this scale?
376
1009982
2454
考えていない人にも 重要なのでしょうか?
16:52
I would say yes, extremely important,
377
1012436
2044
同じ理由で
16:54
for the same reason.
378
1014480
1509
とても重要だと思います
16:55
If you have a fact-based worldview of today,
379
1015989
3065
事実に基づいた 今日の世界の認識を持っていれば
16:59
you might have a chance to understand
380
1019054
1618
次に何がやってくるか
17:00
what's coming next in the future.
381
1020672
1754
理解できる 見込みがあるからです
17:02
We're going back to these two humps in 1975.
382
1022426
2438
この1975年の フタコブの絵に戻りましょう
17:04
That's when I was born,
383
1024864
1350
私が生まれた年です
17:06
and I selected the West.
384
1026214
3019
欧米に注目します
17:09
That's the current EU countries and North America.
385
1029233
4183
現在のEU諸国と 北アメリカです
17:13
Let's now see how the rest and the West compares
386
1033416
3383
豊かさの点で 欧米とその他を
17:16
in terms of how rich you are.
387
1036799
2081
比較してみましょう
17:18
These are the people who can afford
388
1038880
2251
これは休暇に飛行機で
17:21
to fly abroad with an airplane for a vacation.
389
1041131
3578
外国旅行できる人を 示しています
17:24
In 1975, only 30 percent of them lived
390
1044709
3308
1975年には 「その他」の地域の人は
17:28
outside EU and North America.
391
1048017
2967
30%でした
17:30
But this has changed, okay?
392
1050984
2329
しかしこれは その後変わります
17:33
So first, let's look at the change up till today, 2014.
393
1053313
4743
まず現在 2014年までの 変化を見てみましょう
17:38
Today it's 50/50.
394
1058056
1388
現在では50/50になっています
17:39
The Western domination is over, as of today.
395
1059444
3681
欧米の支配は終わりました 結構なことです
17:43
That's nice. So what's going to happen next?
396
1063125
2199
では この先はどうなるのか?
17:45
Do you see the big hump? Did you see how it moved?
397
1065324
3243
大きなコブがありますね? それがどう動いたか見ましたか?
17:48
I did a little experiment. I went to the IMF, International Monetary Fund, website.
398
1068567
6031
私は実験してみました 国際通貨基金のウェブサイトに行くと
17:54
They have a forecast for the next five years of GDP per capita.
399
1074598
4163
今後5年間の1人当たりGDPの 予測データがあります
17:58
So I can use that to go five years into the future,
400
1078761
3017
それぞれの国の 収入格差は同じと仮定して
18:01
assuming the income inequality of each country is the same.
401
1081778
3335
これが5年後にどうなるか 予想することができます
18:05
I did that, but I went even further.
402
1085113
1927
さらに進めて
18:07
I used those five years for the next 20 years
403
1087040
3178
その5年間の変化が この先20年間
18:10
with the same speed, just as an experiment what might actually happen.
404
1090218
5277
同じスピードで進むと 何が起きるか
18:15
Let's move into the future.
405
1095495
1367
見てみました
18:16
In 2020, it's 57 percent in the rest.
406
1096862
5220
2020年には57%が 「その他」になります
18:22
In 2025, 63 percent.
407
1102082
3036
2025年には63%
18:25
2030, 68. And in 2035, the West is outnumbered in the rich consumer market.
408
1105118
9237
2030年には68% そして2035年には1975年と状況がひっくり返ります
18:34
These are just projections of GDP per capita into the future.
409
1114355
3347
1人当たりGDPの 将来予測によると
18:37
Seventy-three percent of the rich consumers
410
1117702
2355
高級消費者市場の73%が
18:40
are going to live outside North America and Europe.
411
1120057
3618
欧米以外になるんです
18:43
So yes, I think it's a good idea for a company to use this certificate
412
1123675
4198
企業が将来に関して 事実に基づいた決断をするために
18:47
to make sure to make fact- based decisions in the future.
413
1127873
3407
この認定を使うのは 良い考えだと思います
18:51
Thank you very much.
414
1131280
1476
どうもありがとうございました
18:52
(Applause)
415
1132756
2501
(拍手)
19:00
Bruno Giussani: Hans and Ola Rosling!
416
1140184
2052
(ブルーノ・ジュッサーニ) ハンス&オーラ・ロスリングでした!
このウェブサイトについて

このサイトでは英語学習に役立つYouTube動画を紹介します。世界中の一流講師による英語レッスンを見ることができます。各ビデオのページに表示される英語字幕をダブルクリックすると、そこからビデオを再生することができます。字幕はビデオの再生と同期してスクロールします。ご意見・ご要望がございましたら、こちらのお問い合わせフォームよりご連絡ください。

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7