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

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TED


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검토: John Lynch
00:25
About 10 years ago, I took on the task to teach global development
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25626
4355
한 10년쯤 전, 스웨덴의 학부 학생들에게 국제 개발을 가르치는
임무를 수행한 적이 있었습니다. 아프리카에서 기아를 연구하는
00:30
to Swedish undergraduate students.
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30005
2146
00:32
That was after having spent about 20 years,
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32175
2881
아프리카 기관들과 약 20년을 함께 보낸 후였습니다.
00:35
together with African institutions,
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35080
1877
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studying hunger in Africa.
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36981
1598
그래서 제가 세계에 대해 좀 알고 있을 것이라는 기대를 받고 있었지요.
00:38
So I was sort of expected to know a little about the world.
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38603
3998
저는 카로린스카 의학연구소 의대에서
00:42
And I started, in our medical university, Karolinska Institute,
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42625
3351
00:46
an undergraduate course called Global Health.
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46000
3530
국제 보건이라는 학부 과목을 가르치기 시작했습니다. 하지만
00:49
But when you get that opportunity, you get a little nervous.
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49554
2822
그 기회를 얻게 되자, 좀 불안해졌습니다. 제 강의를 들으러 오는
00:52
I thought, these students coming to us actually have the highest grade
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52400
3334
이 학생들이 스웨덴 대학 제도에서 받을 수 있는 최고 학점을 받는
00:55
you can get in the Swedish college system,
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55758
2023
학생들이라고 생각했고, 제가 가르치려고 하는 모든 것을
00:57
so I thought, maybe they know everything I'm going to teach them about.
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57805
3365
알고 있을 것 같았습니다. 그래서 학생들이 오자 사전 시험을 보았지요.
01:01
So I did a pretest when they came.
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61194
1997
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
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63215
3493
제가 많은 것을 배웠던 문제들 중 하나는 이것이었습니다.
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
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66732
4269
다음 다섯 쌍 중 어린이 사망률이 가장 높은 나라는?
그리고 저는 다섯 쌍의 나라들을 짜맞춰서, 각 쌍의 나라마다
01:11
And I put them together so that in each pair of countries,
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71890
3070
01:14
one has twice the child mortality of the other.
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3445
한 쪽 나라가 다른 쪽 나라의 어린이 사망률의 두 배가 되도록 했습니다.
01:18
And this means that it's much bigger, the difference,
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78453
4245
데이터의 불확실성보다 차이가 훨씬 더 크도록 말입니다.
01:22
than the uncertainty of the data.
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82722
1802
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
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84548
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여러분에게 이 시험을 드리지는 않겠습니다. 그 중
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which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
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86883
4327
어린이 사망률이 가장 높은 나라는 터키입니다. 그리고 스웨덴 학생들의
01:31
And these were the results of the Swedish students.
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91234
2422
결과는 폴란드, 러시아, 파키스탄, 남아프리카였습니다. 그렇게 해서
01:33
I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow.
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93680
3170
아주 가까스로 얻어진 자신감 차이였지만 그래도 이렇게 저는 자신감 차이를 얻어냈고 당연히 저는 행복했죠.
01:36
And I got happy, of course -- a 1.8 right answer out of five possible.
23
96874
3985
정답은 가능한 다섯 개 중 1.8개였습니다.
01:40
That means there was a place for a professor of international health
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100883
3211
이 말은 국제 보건 교수를 위한 자리가 있다는 뜻이었습니다.
01:44
and for my course.
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104118
1166
(웃음)그리고 제 강의를 위해서도요.
01:45
(Laughter)
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105308
1033
01:46
But one late night, when I was compiling the report,
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106365
4039
하지만 어느날 밤 늦게, 보고서를 종합하고 있었을 때
01:50
I really realized my discovery.
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110428
2566
저는 정말로 중대한 사실을 깨달았습니다.
01:53
I have shown that Swedish top students know, statistically,
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113018
4925
스웨덴의 최우수 학생들이 통계적으로 볼 때 침팬지에 비해 세계에 대해
01:57
significantly less about the world than the chimpanzees.
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117967
3009
아는 것이 훨씬 적다는 것이었습니다.
02:01
(Laughter)
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121000
1976
(웃음)
02:03
Because the chimpanzee would score half right
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123000
3459
왜냐하면, 제가 스리랑카, 터키와 함께 바나나 두 개를 침팬지에게
02:06
if I gave them two bananas with Sri Lanka and Turkey.
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126483
2630
준다면, 침팬지는 반은 맞출 것이기 때문입니다.
02:09
They would be right half of the cases. But the students are not there.
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129137
3422
하지만 학생들은 그렇지 않았지요. 제게 있어서 문제는 무지가 아니었습니다.
02:12
The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.
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132583
4215
그것은 편견이었습니다.
02:16
I did also an unethical study
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136822
2737
저는 카로린스카 의학연구소 교수들에 대해서도 비윤리적인 연구를 했지요.
02:19
of the professors of the Karolinska Institute,
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139583
2527
(웃음)
02:22
which hands out the Nobel Prize in Medicine,
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142134
2541
노벨의학상을 수여하는 분들인데,
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
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144699
2296
그 분들도 그 침팬지들과 똑같은 수준이 되었지요.
(웃음).
02:27
(Laughter)
40
147019
2435
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
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149478
4183
이 대목에서 저는 정말 커뮤니케이션이 필요하다는 것을 깨달았습니다.
02:33
because the data of what's happening in the world
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153685
2904
세계에서 일어나고 있는 일의 데이터와
02:36
and the child health of every country
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1961
각 나라의 어린이 건강은 아주 잘 알려져 있습니다.
02:38
is very well aware.
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1337
02:39
So we did this software, which displays it like this.
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2767
우리는 이 소프트웨어로 이런 식의 표시를 했습니다. 여기의 방울 하나 하나가 나라입니다.
02:42
Every bubble here is a country.
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1958
02:44
This country over here is China.
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4989
여기 이 나라는 중국입니다. 이건 인도입니다.
02:49
This is India.
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169745
1163
02:50
The size of the bubble is the population,
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2247
이 방울의 크기는 인구입니다. 여기 이 축에는 출산율을 표시합니다.
02:53
and on this axis here, I put fertility rate.
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173203
3556
02:56
Because my students, what they said
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2443
제 학생들이 세계를 바라보고 있을 때,
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
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179250
2559
제가 이렇게 물었습니다.
03:01
"What do you really think about the world?"
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2723
"얘들아, 세계에 대해 어떻게 여기니?"
글쎄요. 제가 처음 알게 된 건 교과서가 틴틴이라는 것이었죠.
03:04
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
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184580
3269
03:07
(Laughter)
55
187873
1045
(웃음)
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
56
188942
2515
학생들은 이렇게 대답하더라구요. "세계는 아직도 '우리'와 '그들'이죠.
03:11
And 'we' is the Western world and 'them' is the Third World."
57
191481
3453
우리는 서방 세계이고 그들은 제 3진국가들이지요."
전 "서방 세계는 무슨 뜻이지?"라고 물었습니다.
03:15
"And what do you mean with 'Western world?'" I said.
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195381
2510
03:17
"Well, that's long life and small family.
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197915
1977
"글쎄 뭐. 수명이 길고 가족수는 적은 거요. 제3진국가들은 수명이 짧고 가족수가 많은거구요."
03:19
And 'Third World' is short life and large family."
60
199916
2388
그래서 여기에 이것을 표시하게 되었습니다. 출산율이요. 여성당 자녀수,
03:23
So this is what I could display here.
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203058
2385
03:25
I put fertility rate here --
62
205467
1657
03:27
number of children per woman: one, two, three, four,
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207148
3138
하나, 둘, 셋, 넷, 여성당 최고 약 여덟명의 자녀까지 있습니다.
03:30
up to about eight children per woman.
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210310
2031
03:32
We have very good data since 1962, 1960, about,
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212365
3980
우리는 1962년 이래, 1960년경부터, 모든 나라의 가족 크기에 대한 아주 훌륭한 데이터를 보유하고 있습니다.
03:36
on the size of families in all countries.
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216369
2033
03:38
The error margin is narrow.
67
218426
1375
오차 한계는 좁습니다. 여기에는 출생시 기대 수명을 표시합니다.
03:39
Here, I put life expectancy at birth,
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219825
2008
03:41
from 30 years in some countries, up to about 70 years.
69
221857
3467
어떤 나라들은 30세이고, 최고 약 70세까지 있습니다.
03:45
And in 1962, there was really a group of countries here
70
225348
3403
그리고 1962년, 여기에도 일단의 나라들이 있었습니다.
03:48
that were industrialized countries,
71
228775
1857
산업화된 나라들이었고, 가족수가 적고 수명이 길었지요.
03:50
and they had small families and long lives.
72
230656
3094
03:53
And these were the developing countries.
73
233774
2100
이 나라들은 개발도상국들이었습니다.
03:55
They had large families and they had relatively short lives.
74
235898
3041
가족수는 많고 상대적으로 수명이 짧았습니다.
03:58
Now, what has happened since 1962? We want to see the change.
75
238963
3681
1962년 이래로 어떤 일이 일어났을까요? 어떤 변화가 있었는지 궁금하시죠?
04:02
Are the students right? It's still two types of countries?
76
242668
2937
학생들이 맞을까요? 여전히 두 종류의 나라들이었을까요?
04:05
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
77
245629
3736
아니면 이 개발도상국들은 가족수가 적어지고 여기에 살고 있을까요?
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
78
249389
2298
아니면 수명이 더 길어지고 저 위에 살고 있을까요?
04:11
Let's see. We start the world, eh?
79
251711
1841
자, 봅시다. 거기서 세계를 멈췄습니다. 이것은 모두
04:13
This is all UN statistics that have been available.
80
253576
2486
이용 가능한 유엔 통계입니다. 여기 있습니다. 거기서 보이시나요?
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
저기가 중국입니다. 건강이 좋아지고, 향상되고 있군요.
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
83
260922
3645
초록색 라틴 아메리카 국가들은 모두 가족수가 더 적어지고 있습니다.
여기 노란색들은 아랍 국가들입니다.
04:24
Your yellow ones here are the Arabic countries,
84
264591
2422
가족수는 점점 더 늘어나지만, 아니, 수명이 길어지지만, 가족수는 늘지 않는군요.
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
아프리카 사람들은 이 아래 초록색입니다. 아직도 여기에 있네요.
04:33
This is India; Indonesia is moving on pretty fast.
87
273608
2641
이것은 인도입니다. 인도네시아는 꽤 빨리 움직이고 있네요.
04:36
In the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries.
88
276273
4106
(웃음)
여기 1980년대에는, 방글라데시가 여전히 저기 아프리카 국가들 사이에 있습니다.
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s --
89
280403
3228
하지만 이제, 방글라데시에는 1980년대에 기적이 일어납니다.
04:43
the imams start to promote family planning,
90
283655
2413
이맘이 가족 계획을 권장하기 시작합니다.
04:46
and they move up into that corner.
91
286092
1747
방글라데시는 저 구석으로 올라갑니다. 1990년대에는 끔찍한 HIV가 유행합니다.
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
그래서 아프리카 국가들의 기대 수명이 줄어듭니다.
04:54
And the rest of them all move up into the corner,
94
294718
3648
나머지 모든 국가들이 저 구석으로 올라갑니다.
04:58
where we have long lives and small family,
95
298390
2386
수명은 길고 가족수는 적은 곳이지요. 이제 완전히 새로운 세계네요.
05:00
and we have a completely new world.
96
300800
2114
05:02
(Applause)
97
302938
3214
(박수)
05:13
(Applause ends)
98
313561
1097
05:15
Let me make a comparison directly
99
315567
1813
미국과 베트남을 직접 비교해 보겠습니다.
05:17
between the United States of America and Vietnam.
100
317404
3014
05:20
1964:
101
320442
1199
1964년: 미국의 가족수는 적고 수명은 깁니다.
05:22
America had small families and long life;
102
322538
2611
05:25
Vietnam had large families and short lives.
103
325173
3349
베트남은 가족수가 많고 수명이 짧습니다. 그리고 이런 일이 생깁니다.
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
전쟁 중의 데이터는 그 모든 죽음에도 불구하고
05:35
there was an improvement of life expectancy.
106
335218
2229
기대 수명이 향상되었음을 보여줍니다. 연말까지는,
05:37
By the end of the year, family planning started in Vietnam,
107
337471
2784
베트남에서 가족 계획이 시작되고, 가족수가 더 적어졌습니다.
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
저 위 미국에서는 수명이 더 길어지고 있고,
05:44
keeping family size.
110
344590
1188
가족 수는 그대로 유지되네요. 이제 1980년대에,
05:45
And in the '80s now, they give up Communist planning
111
345802
3605
공산주의 계획을 포기하고, 시장 경제로 이행합니다.
05:49
and they go for market economy,
112
349431
1507
05:50
and it moves faster even than social life.
113
350962
2010
사회 생활보다 더 빨리 움직입니다. 그리고 오늘날,
05:52
And today, we have in Vietnam
114
352996
2336
베트남에서는, 2003년 베트남과 1974년, 종전 무렵, 미국의
05:55
the same life expectancy and the same family size
115
355356
4802
기대 수명과 가족 수가 똑같습니다.
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
데이터를 보지 않는다면, 우리는 모두
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
아시아에서의 엄청난 변화를 과소평가한다고 생각합니다.
06:14
which was in social change before we saw the economic change.
120
374078
4691
경제적인 변화를 보기 전에 일어난 사회적인 변화였습니다.
06:18
So let's move over to another way here
121
378793
2367
이제 세계 소득 분배를 보여줄 수 있는 다른 방법으로 옮겨가 보겠습니다.
06:21
in which we could display the distribution in the world
122
381184
4487
이것은 사람들의 소득의 세계 분배입니다.
06:25
of income.
123
385695
1280
06:26
This is the world distribution of income of people.
124
386999
3696
일당 1달러, 10달러, 또는 100달러입니다.
06:31
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
125
391499
3846
부자와 가난한 자 사이에 더 이상 격차가 없습니다. 그것은 신화입니다.
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
여기 조그만 언덕이 있네요. 하지만 끝까지 사람들이 있습니다.
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
소득이 어디서 끝나는지 보면, 소득은--
06:48
this is 100 percent of the world's annual income.
130
408269
4195
이것이 세계의 연간 소득 100%입니다. 가장 부유한 20퍼센트,
06:52
And the richest 20 percent,
131
412488
2465
06:54
they take out of that about 74 percent.
132
414977
4119
그들이 약 74퍼센트의 소득을 가집니다. 가장 가난한 20퍼센트,
06:59
And the poorest 20 percent, they take about two percent.
133
419120
4916
그들이 약 2퍼센트의 소득을 가집니다. 이것은 개발도상국가라는
07:04
And this shows that the concept of developing countries
134
424060
2755
07:06
is extremely doubtful.
135
426839
1567
개념이 극히 의심스럽다는 것을 보여줍니다. 우리는 도움을 생각합니다.
07:08
We think about aid,
136
428430
1881
07:10
like these people here giving aid to these people here.
137
430335
3613
여기 이 사람들이 여기 이 사람들에게 도움을 주고 있다고. 하지만, 중간에,
07:13
But in the middle, we have most of the world population,
138
433972
3120
가장 많은 세계 인구가 있고, 이제 그들이 소득의 24퍼센트를 가집니다.
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
우리는 이것을 다른 형태로 들어본 적이 있습니다. 이들이 누구입니까?
07:21
And who are these?
141
441429
2701
다른 나라들은 어디 있습니까? 아프리카를 보여드리지요.
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
이것이 아프리카입니다. 세계 인구의 10퍼센트. 대부분이 가난하지요.
07:30
Ten percent of the world population,
145
450078
1763
07:31
most in poverty.
146
451865
1166
이것이 OECD입니다. 부자 나라지요. 유엔의 컨트리 클럽입니다.
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
그리고 이들은 이쪽 여기에 있습니다. 아프리카와 OECD간에 꽤 겹칩니다.
07:42
And this is Latin America.
149
462894
1348
이것은 라틴 아메리카입니다. 이 땅에 모든 것이 다 있지요.
07:44
It has everything on this earth, from the poorest to the richest
150
464266
3355
가장 가난한 사람부터 가장 부유한 사람까지, 라틴 아메리카에 있습니다.
07:47
in Latin America.
151
467645
1373
거기에다가, 동유럽, 동아시아가 있습니다.
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
남아시아입니다. 약 1970년으로 돌아가면,
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
어떻게 보일까요? 그 때는 언덕이 더 많이 있었네요.
08:00
Then, there was more of a hump.
156
480643
2522
절대 빈곤 속에 살았던 대부분이 아시아인들이었습니다.
08:04
And most who lived in absolute poverty were Asians.
157
484242
3759
세계의 문제는 아시아의 가난이었습니다. 지금 세계가 움직여 나가도록 하면,
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
인구가 증가하는 반면, 아시아에서 수천만명의 사람들이
08:16
there are hundreds of millions in Asia getting out of poverty,
161
496774
3313
가난에서 빠져나오고, 다른 사람들은 가난에 빠지고 있는 것을
08:20
and some others getting into poverty,
162
500111
1965
볼 수 있습니다. 이것이 오늘날의 패턴입니다.
08:22
and this is the pattern we have today.
163
502100
1901
세계 은행 최고의 계획은 이것이 일어나는 것입니다.
08:24
And the best projection from the World Bank
164
504025
2071
08:26
is that this will happen,
165
506120
1914
그러면 우리는 분리된 세계에 살지 않을 것입니다. 대부분의 사람들이 가운데 있을 것입니다.
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
물론 여기 대수 계산자가 있습니다.
08:33
but our concept of economy is growth with percent.
169
513900
3397
하지만, 우리의 경제라는 개념은 퍼센트로 성장하는 것입니다. 그것을 기대합니다.
08:37
We look upon it as a possibility of percentile increase.
170
517321
5285
백분위수의 증가 가능성이지요. 이것을 바꾼다면,
08:42
If I change this and take GDP per capita instead of family income,
171
522630
4824
가족 소득 대신 1인당 국민 소득을 본다면,
08:47
and I turn these individual data
172
527478
3771
이 개인 데이터를 총가정생산의 지역 데이터로 바꾸고,
08:51
into regional data of gross domestic product,
173
531273
3276
08:54
and I take the regions down here,
174
534573
1888
여기 이 지역을 봅니다. 방울의 크기는 여전히 인구를 나타냅니다.
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
저기 OECD가 있습니다. 저기에는 사하라 이남 아프리카가 있습니다.
09:01
and we take off the Arab states there,
177
541970
2241
저기서 아랍 국가들이 상승합니다.
09:04
coming both from Africa and from Asia,
178
544235
2218
아프리카와 아시아에서요. 두 개를 떼어 놓습니다.
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
이 축을 확장할 수 있습니다. 여기에 새 차원을 더할 수 있습니다.
09:13
by adding the social values there, child survival.
181
553288
3349
저기에 사회적 가치를 더합니다. 어린이 생존률.
09:16
Now I have money on that axis,
182
556661
1728
이제 그 축에 돈을 더합니다. 저기에 어린이들이 생존할 가능성이 있습니다.
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
어떤 나라들에서는, 어린이의 99.7퍼센트가 다섯 살까지 밖에 살지 못합니다.
09:25
others, only 70.
185
565461
1725
다른 나라들에서는 70세까지 삽니다. 여기에서 격차가 있는 것 같습니다.
09:27
And here, it seems, there is a gap between OECD,
186
567210
3268
OECD, 라틴 아메리카, 동유럽, 동아시아, 아랍 국가들, 남아시아,
09:30
Latin America, East Europe, East Asia,
187
570502
3254
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
188
573780
3885
사하라 이남 아프리카 간에 격차가 있는 것 같습니다.
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
189
577689
4908
어린이 생존률과 돈 사이의 직선이 아주 강합니다.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa.
190
582621
3296
하지만 사하라 이남 아프리카를 나눠보겠습니다. 건강은 저쪽, 더 나은 건강은 저 위쪽.
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
여기에서부터 시작해서, 사하라 이남 아프리카를 여러 나라들로 나눌 수 있습니다.
09:55
And when it bursts,
193
595375
1202
터질 때는, 그 나라 방울의 크기가 인구의 크기입니다.
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
이 아래에 시에라 레오네가 있고, 모리셔스는 저 위쪽입니다. 모리셔스는
10:02
Mauritius was the first country to get away with trade barriers,
196
602835
3656
무역 장벽을 철회한 첫번째 나라입니다. 모리셔스는 자국의 설탕을 팔 수 있습니다.
10:06
and they could sell their sugar, they could sell their textiles,
197
606515
3525
유럽과 북미 사람들과 같은 조건으로 직물을 팔 수 있습니다.
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
아프리카 사이에 거대한 차이가 있습니다. 가나는 여기 중간에 있네요.
10:15
And Ghana is here in the middle.
200
615958
1868
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
201
617850
2592
시에라 레오네에서는, 박애주의적인 도움이 있습니다.
10:20
Here in Uganda, development aid.
202
620466
3310
여기 우간다에서는, 개발 지원이 있습니다. 여기, 투자할 시간이군요, 저기,
10:23
Here, time to invest; there, you can go for a holiday.
203
623800
3295
휴가 여행을 가실 수 있습니다. 아프리카 내에서는
10:27
There's tremendous variation within Africa,
204
627119
2742
보통 거의 볼 수 없을 정도의 엄청난 다양함이 있습니다. 모든 것이 평등합니다.
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
여기 남아시아를 나누겠습니다. 인도는 중간의 큰 방울입니다.
10:37
But there's a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
207
637263
4440
하지만 아프가니스탄과 스리랑카 사이에는 거대한 격차가 있네요.
10:41
I can split Arab states. How are they?
208
641727
2135
아랍 국가들을 나누겠습니다. 이들은 어떤가요? 같은 기후, 같은 문화,
10:43
Same climate, same culture, same religion -- huge difference.
209
643886
4132
같은 종교. 차이가 큽니다. 심지어 이웃들 간에조차도.
10:48
Even between neighbors --
210
648042
1222
10:49
Yemen, civil war;
211
649288
1245
예멘, 시민전쟁. 아랍에미레이트, 돈이 균등하게 잘 사용되고 있었습니다.
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
신화 같지 않네요. 여기에는 그 나라에 있는 모든 외국인 노동자들의 자녀도 포함됩니다.
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
데이터가 생각보다 좋을 때도 자주 있습니다. 많은 사람들이 데이터는 나쁘다고 합니다.
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
불확실성의 오차가 있지만, 우리는 여기서 그 차이를 볼 수 있습니다.
캄보디아, 싱가포르. 데이터의 약함보다
11:09
Cambodia, Singapore.
218
669167
1362
11:10
The differences are much bigger than the weakness of the data.
219
670553
2971
차이가 훨씬 큽니다. 동유럽.
11:13
East Europe: Soviet economy for a long time,
220
673548
4647
오랫동안 소비에트 경제였지만 십년 후에 나옵니다.
11:18
but they come out after 10 years very, very differently.
221
678219
3212
아주, 아주 다릅니다. 여기는 라틴 아메리카입니다.
11:21
And there is Latin America.
222
681455
2733
오늘날, 우리는 라틴 아메리카에서 건강한 나라를 찾아 쿠바에 갈 필요가 없습니다.
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
앞으로 몇 년 동안 칠레는 쿠바보다 어린이 사망률이 더 낮을 것입니다.
11:32
Here, we have high-income countries in the OECD.
226
692592
3055
여기에는 OECD의 고소득 국가들이 있네요.
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
227
695671
3792
그리고 여기서 세계의 전체 패턴을 봅니다.
11:39
which is more or less like this.
228
699487
2151
대체로 이와 같습니다. 이것을 보면,
11:41
And if we look at it, how the world looks,
229
701662
3940
어떻게 보이나 보세요. 1960년의 세계. 움직이기 시작합니다. 1960년.
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
이 사람이 마오쩌둥입니다. 중국에 건강을 가져다 주었지요. 그리고 세상을 떠났습니다.
11:52
And then he died.
232
712656
1166
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China,
233
713846
2612
그 다음에는 덩샤오핑이 나타나 중국에 돈을 가져다 주었지요. 다시 주류로 돌려 놓았습니다.
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
나라들이 이렇게 다른 방향으로 어떻게 움직이는지 보았습니다.
12:02
so it's sort of difficult to get an example country
236
722742
5905
세계의 패턴을 보여주는 예가 되는 나라를
찾는 것은 조금 힘듭니다.
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
여기 1960년으로 다시 돌아가 보십시다.
한국, 이것입니다, 한국과 브라질을 비교하고 싶습니다.
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
이것이 브라질입니다. 여기서 저에게는 그 라벨이 사라졌습니다.
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
저기 있는 우간다를 비교하고 싶습니다. 이렇게 앞으로 달리게 할 수 있습니다.
12:34
I can run it forward, like this.
243
754699
3183
한국이 아주 아주 빨리 전진하고 있는 것을 보실 수 있지요.
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
반면 브라질은 훨씬 더 느립니다.
12:49
And if we move back again, here, and we put trails on them, like this,
246
769377
6144
다시 여기로 돌아오면, 이렇게 흔적을 남깁니다.
12:55
you can see again
247
775545
2403
다시 한 번 그 발전의 속도가
12:57
that the speed of development is very, very different,
248
777972
3332
아주 아주 다르다는 것을 보실 수 있지요. 대체로 나라들은
13:01
and the countries are moving more or less at the same rate
249
781328
5760
돈과 건강이 같은 비율로 움직이고 있습니다. 하지만,
13:07
as money and health,
250
787112
1427
13:08
but it seems you can move much faster
251
788563
1929
먼저 부유한 것보다 먼저 건강하면 훨씬 더 빨리 움직일 수 있는 것 같습니다.
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
그것을 보려면, 아랍에미레이트가 가는 길을 보면 됩니다.
13:18
They came from here, a mineral country.
254
798182
2674
여기서 부터 시작했죠. 광물 국가지요. 석유도 잔뜩 있고,
13:20
They cached all the oil; they got all the money;
255
800880
2467
돈도 잔뜩 있습니다. 하지만, 건강은 수퍼마켓에서 살 수 있는 게 아니지요.
13:23
but health cannot be bought at the supermarket.
256
803371
2436
건강에는 투자를 해야 합니다. 아이들에게 학교 공부를 시켜야 하지요.
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
건강 담당 직원을 훈련시켜야 합니다. 인구를 교육시켜야 합니다.
13:32
And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.
259
812901
2356
시크 사예드는 꽤 훌륭한 방법으로 그렇게 했습니다.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
260
815281
3963
석유 가격은 떨어졌지만, 나라를 여기까지 올려놓았습니다.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
261
819268
3708
그래서 우리는 훨씬 더 주류스러운 세계의 모습을 갖고 있습니다.
13:43
where all countries tend to use their money
262
823000
2527
모든 나라는 과거보다는 지금 돈을 더 잘
13:45
better than they used it in the past.
263
825551
2295
활용하는 것 같습니다.
13:49
Now, this is, more or less, if you look at the average data of the countries --
264
829269
6978
나라들의 평균 데이터를 보시면, 이렇습니다.
13:56
they are like this.
265
836271
1194
13:57
That's dangerous, to use average data,
266
837489
3409
이제 평균 데이터를 사용하는 것은 위험합니다. 왜냐하면,
14:00
because there is such a lot of difference within countries.
267
840922
3845
나라마다 내부적으로 큰 차이가 있기 때문입니다. 여기에 가서 보면,
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
오늘날의 우간다가 한국이 1960년에 있던 자리에 있는 것을 보실 수 있습니다.
14:13
If I split Uganda, there's quite a difference within Uganda.
270
853878
3788
우간다를 나누면, 우간다 내에도 꽤 차이가 존재합니다. 이것은 우간다의 5분위수입니다.
14:17
These are the quintiles of Uganda.
271
857690
1988
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
272
859702
2180
우간다 사람들 중 가장 부유한 20퍼센트가 저기 있습니다.
14:21
The poorest are down there.
273
861906
1471
가장 가난한 사람들은 저 아래 있습니다. 남아프리카를 나누면, 이렇습니다.
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
니제르로 내려가서 보면, 끔찍한 기근이 있었는데,
14:29
where there was such a terrible famine [recently],
276
869289
3493
마지막으로, 이렇습니다. 니제르의 가장 가난한 20퍼센트가 여기 있습니다.
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
남아프리카에서 가장 부유한 20퍼센트가 저기 있습니다.
14:39
and yet we tend to discuss what solutions there should be in Africa.
280
879555
4421
하지만 우리는 아프리카에서 어떤 해결책이 있어야 하는지를 논의하곤 합니다.
14:44
Everything in this world exists in Africa.
281
884000
2567
이 세상의 모든 것이 아프리카에 존재합니다. 그리고
14:46
And you can't discuss universal access to HIV [treatment]
282
886591
3275
여기 4분위수를 위해 저 아래에서와 똑같은 전략으로
14:49
for that quintile up here
283
889890
1919
14:51
with the same strategy as down here.
284
891833
2625
HIV 약품에 대한 보편적인 접근을 논의할 수는 없습니다.
14:54
The improvement of the world must be highly contextualized,
285
894482
3706
세계의 향상은 극히 문맥화되어야 합니다. 지역 수준에서
14:58
and it's not relevant to have it on a regional level.
286
898212
3653
보는 것은 중요하지 않습니다. 우리는 훨씬 더 구체적이어야 합니다.
15:01
We must be much more detailed.
287
901889
1530
학생들이 이것을 사용할 수 있어서 아주 흥분하는 것을 봅니다.
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
훨씬 더 많은 정책 입안자들과 기업 부문에서
15:11
would like to see how the world is changing.
290
911062
3661
세계가 어떻게 변화하고 있는지 보고 싶어합니다. 이제 왜 이런 일이 생기지 않을까요?
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
왜 우리는 우리가 가지고 있는 데이터를 사용하지 않고 있을까요?
15:18
We have data in the United Nations, in the national statistical agencies
293
918973
3810
우리는 유엔과 국립 통계 대행사, 대학, 그 밖에 다른 비정부 조직들의
15:22
and in universities and other nongovernmental organizations.
294
922807
3169
데이터를 가지고 있습니다.
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
295
926000
2737
데이터가 데이터베이스 아래에 숨어 있기 때문에
15:28
And the public is there, and the internet is there,
296
928761
2530
일반 대중도 거기 있고, 인터넷도 거기 있지만, 아직 효과적으로 사용하지 못합니다.
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
우리가 세상에서 본 변화하는 모든 정보는
15:36
does not include publicly funded statistics.
299
936198
2941
공적으로 기금을 지원받는 통계를 포함하지 않습니다. 이와 같은
15:39
There are some web pages like this, you know,
300
939163
2371
웹페이지가 약간 있지만, 데이터베이스 밑바닥을 긁어 영양가를 좀 취할 수 있지만,
15:41
but they take some nourishment down from the databases,
301
941558
4703
15:46
but people put prices on them, stupid passwords and boring statistics.
302
946285
4972
사람들은 거기에, 바보같은 비밀번호에, 지루한 통계에 가격을 매깁니다.
15:51
(Laughter)
303
951281
1108
(웃음).(박수).
15:52
And this won't work.
304
952413
1422
15:53
(Applause)
305
953859
2556
이런 방법은 효과가 없습니다. 그러면 어떻게 해야 합니까? 우리는 데이터베이스가 있습니다.
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
여러분이 필요한 것은 새 데이터베이스가 아닙니다. 우리는 멋진 디자인 도구를 가지고 있습니다.
16:00
We have wonderful design tools and more and more are added up here.
308
960776
3805
그리고 여기에 점점 더 많은 것들이 추가됩니다. 그래서 우리는
16:04
So we started a nonprofit venture linking data to design,
309
964605
6130
데이터를 디자인에 연결해주는, 갭마이너라고 부르는
16:10
we called "Gapminder,"
310
970759
1156
비영리 벤처기업을 시작했습니다. 런던 지하철에서부터 시작했지요.
16:11
from the London Underground, where they warn you, "Mind the gap."
311
971939
3097
런던 지하철에서는 "간격이 떨어져 있으니 조심하세요."라고 경고해줍니다.
16:15
So we thought Gapminder was appropriate.
312
975060
1959
그래서 갭마인더가 적당하다고 생각했습니다. 그리고 이것처럼
16:17
And we started to write software which could link the data like this.
313
977043
4181
데이터를 연결할 수 있는 소프트웨어를 만들기 시작했습니다. 어렵지 않았어요.
16:21
And it wasn't that difficult.
314
981248
1547
16:22
It took some person years, and we have produced animations.
315
982819
3723
16:26
You can take a data set and put it there.
316
986566
2233
몇 인-년이 걸렸고, 우리는 애니메이션을 제작했습니다.
16:28
We are liberating UN data, some few UN organization.
317
988823
4476
우리는 유엔 데이터와 몇몇 유엔 조직을 해방시키고 있습니다.
16:33
Some countries accept that their databases can go out on the world.
318
993323
4278
어떤 나라들은 그들의 데이터베이스가 세계로 나갈 수 있도록 허락해주지만,
16:37
But what we really need is, of course, a search function,
319
997625
3245
우리가 정말로 필요한 것은, 물론, 검색 기능입니다.
16:40
a search function where we can copy the data up to a searchable format
320
1000894
4502
데이터를 검색 가능한 형식으로 복사할 수 있는 검색 기능을
16:45
and get it out in the world.
321
1005420
1518
세상에 내보내는 것입니다. 우리가 돌아다닐 때 무슨 얘기를 들을까요?
16:46
And what do we hear when we go around?
322
1006962
2165
저는 주 통계부서에서 인류학을 다룬 적이 있습니다. 누구나 말하지요.
16:49
I've done anthropology on the main statistical units.
323
1009151
3118
16:52
Everyone says, "It's impossible. This can't be done.
324
1012293
3009
"불가능해요. 이건 불가능해요. 우리 정보는 세부 사항이 너무
16:55
Our information is so peculiar in detail,
325
1015326
2510
16:57
so that cannot be searched as others can be searched.
326
1017860
3104
특이해서 다른 데이터들이 검색되는 것처럼 검색될 수 없습니다.
17:00
We cannot give the data free to the students,
327
1020988
2355
학생들에게, 세계의 기업가들에게 무료로 데이터를 줄 수는 없어요."
17:03
free to the entrepreneurs of the world."
328
1023367
2126
그러나 이것이 우리가 보고 싶어하는 것이지요, 그렇지 않습니까?
17:06
But this is what we would like to see, isn't it?
329
1026256
2346
공적으로 기금 지원을 받은 데이터가 여기 있습니다.
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
우리는 네트에서 꽃처럼 자라게 하고 싶습니다.
17:14
One of the crucial points is to make them searchable,
332
1034682
3270
핵심적인 포인트 중 하나는 데이터를 검색 가능하게 만드는 것, 그리고 나서
17:17
and then people can use the different design tools to animate it there.
333
1037976
4287
사람들이 다른 디자인 도구를 이용하여 거기서 애니메이션을 만들 수 있도록 하는 것입니다.
여러분께 꽤 좋은 소식이 있습니다. 현 신임 유엔 통계청장은
17:22
And I have pretty good news for you.
334
1042287
2294
17:24
I have good news that the [current],
335
1044605
2194
17:26
new head of UN statistics doesn't say it's impossible.
336
1046823
3486
불가능하다고 말하지 않았다는 좋은 소식을 알려드립니다.
17:30
He only says, "We can't do it."
337
1050333
1856
다만, "우리는 할 수 없습니다."라고만 말했지요.
17:32
(Laughter)
338
1052772
3532
(웃음).
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
339
1056328
1883
상당히 영리하신 분이죠?
17:38
(Laughter)
340
1058235
1849
(웃음)
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
341
1060108
4365
그래서 우리는 앞으로 몇 년 동안 데이터에서 수많은 일들이 일어나는 것을 볼 수 있습니다.
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
342
1064497
4376
완전히 새로운 방법으로 소득 분배를 볼 수 있을 것입니다.
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
343
1068897
5079
이것은 1970년 중국의 소득 분배입니다.
17:54
This is the income distribution of the United States, 1970.
344
1074000
4796
1970년 미국의 소득 분배입니다.
17:58
Almost no overlap.
345
1078820
1851
거의 겹치는 부분이 없습니다. 무슨 일이 일어났을까요?
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
이런 일이 있었습니다. 중국은 성장하고 있습니다. 더 이상 그렇게
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
평등하지 않고, 미국을 힐끗 보며 여기에서 나타나고 있습니다.
18:12
almost like a ghost, isn't it?
351
1092366
2292
거의 유령 같습니다. 그렇지요?
18:14
(Laughter)
352
1094682
1294
(웃음)
18:16
It's pretty scary.
353
1096000
1587
꽤 섬찟한 일입니다. 하지만 이 모든 정보를 갖고 있는 것이 상당히 중요하다고 생각합니다.
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
우리는 정말로 이 정보를 볼 필요가 있습니다. 이것을 보는 대신,
18:29
And instead of looking at this,
357
1109450
2883
18:32
I would like to end up by showing the internet users per 1,000.
358
1112357
5383
1:00명당 인터넷 사용자들을 보여드리고 싶습니다.
18:37
In this software, we access about 500 variables
359
1117764
2924
이 소프트웨어에서, 우리는 모든 나라들로부터의 약 500개의 변수들에 꽤 쉽게 접속합니다.
18:40
from all the countries quite easily.
360
1120712
2267
이것을 바꾸는데는 시간이 좀 걸리지만
18:43
It takes some time to change for this,
361
1123003
3134
18:46
but on the axes, you can quite easily get any variable you would like to have.
362
1126161
5818
축 위에서, 원하는 어떤 변수든 쉽게 볼 수 있습니다.
데이터베이스가 무료이고,
18:52
And the thing would be to get up the databases free,
363
1132003
4383
18:56
to get them searchable, and with a second click,
364
1136410
2809
검색이 가능하고, 두번째 클릭으로, 정보를
18:59
to get them into the graphic formats, where you can instantly understand them.
365
1139243
5056
그래픽 형식으로 옮길 수 있어, 즉시 정보를 이해할 수 있을 것입니다.
19:04
Now, statisticians don't like it, because they say
366
1144323
3426
지금, 통계학자들은 이것을 좋아하지 않습니다. 이것이 현실을 보여주지 않는다고
19:07
that this will not show the reality;
367
1147773
6917
말합니다. 우리는 통계학적, 분석학적 방법을 갖고 있어야 합니다.
19:14
we have to have statistical, analytical methods.
368
1154714
2288
그러나 이것은 가설을 생성해 줍니다.
19:17
But this is hypothesis-generating.
369
1157026
1950
19:19
I end now with the world.
370
1159000
1905
이제 세계로 끝납니다. 거기에서, 인터넷이 들어옵니다.
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
인터넷 사용자들의 수는 이렇게 올라가고 있습니다. 이것이 1인당 국민소득입니다.
19:26
This is the GDP per capita.
373
1166037
2111
신기술이 도입되고 있지만, 그 다음에는 놀랍게도,
19:28
And it's a new technology coming in, but then amazingly,
374
1168172
3500
19:31
how well it fits to the economy of the countries.
375
1171696
4027
여러 나라들의 경제에 얼마나 잘 들어맞는지요. 이것이 바로
19:35
That's why the $100 computer will be so important.
376
1175747
2992
100달러짜리 컴퓨터가 그렇게 중요한 이유가 될 것입니다. 하지만 좋은 경향입니다.
19:38
But it's a nice tendency.
377
1178763
1405
19:40
It's as if the world is flattening off, isn't it?
378
1180192
2771
세계가 경사가 점점 완만해져서 평평하게 되고 있는 것 같지 않습니까?
19:42
These countries are lifting more than the economy,
379
1182987
2538
이 나라들은 경제보다 훨씬 더 올라가고 있고, 앞으로 계속 추적해 보면
19:45
and it will be very interesting to follow this over the year,
380
1185549
2956
아주 재미있을 것입니다. 여러분이 공적인 기금의 지원을 받는
19:48
as I would like you to be able to do with all the publicly funded data.
381
1188529
3650
데이터와 함께 하실 수 있기를 바랍니다. 대단히 감사합니다.
19:52
Thank you very much.
382
1192203
1182
19:53
(Applause)
383
1193409
3000
(박수)
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