Hans Rosling: Let my dataset change your mindset

154,455 views ・ 2009-08-31

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

Translator: Chatthip Chaichakan Reviewer: Thipnapa Huansuriya
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
16160
4000
วันนี้ผมจะพูดถึงชุดความคิดของคุณ
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
20160
4000
ว่าชุดความคิดของคุณ เข้ากับชุดข้อมูลของผมรึเปล่า?
00:24
(Laughter)
2
24160
1000
(เสียงหัวเราะ)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
25160
3000
ถ้าไม่ ก็มีอันใดอันหนึ่งต้องยกระดับ ใช่มั้ยครับ?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
28160
4000
เวลาผมคุยกับนักเรียนของผม เกี่ยวกับปัญหาระดับโลกต่างๆ
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
32160
2000
และฟังเขาคุยกันในช่วงพักดื่มกาแฟ
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
34160
3000
เขามักใช้คำว่า "พวกเรา" และ "พวกเขา"
00:37
And when they come back into the lecture room
7
37160
3000
และเมื่อเขากลับเข้ามาในห้องเล็กเชอร์
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
40160
2000
ผมถามเขาว่า "คุณหมายความว่ายังไง เวลาพูดถึง "พวกเรา" และ "พวกเขา"
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
42160
3000
"โอ้ ง่ายมากเลย ก็โลกตะวันตก กับโลกกำลังพัฒนาไง" พวกเขาตอบ
00:45
"We learned it in college."
10
45160
2000
"เราเรียนมาจากมหาวิทยาลัย"
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
47160
2000
แล้วนิยามของมันคืออะไรล่ะ? "คำนิยามเหรอ?
00:49
Everyone knows," they say.
12
49160
2000
ใครๆ ก็รู้" พวกเขาพูด
00:51
But then you know, I press them like this.
13
51160
2000
ผมซักพวกเขาต่อไปอย่างนี้
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
53160
2000
จนมีเด็กผู้หญิงคนหนึ่งตอบอย่างฉลาดว่า "มันง่ายมากเลยค่ะ
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
55160
3000
โลกตะวันตกคือ ชีวิตที่ยาวนานในครอบครัวขนาดเล็ก
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
58160
3000
โลกกำลังพัฒนา คือ ชีวิตที่สั้นในครอบครัวขนาดใหญ่"
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
61160
3000
ผมชอบคำนิยามนั้น เพราะมันทำให้ผม
01:04
to transfer their mindset
18
64160
2000
สามารถแปลงชุดความคิดของพวกเขา
01:06
into the dataset.
19
66160
2000
ออกมาเป็นชุดข้อมูล
01:08
And here you have the dataset.
20
68160
2000
และนี่คือชุดข้อมูลนั้น
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
70160
2000
คุณจะเห็นว่า สิ่งที่อยู่บนแกนนี้
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
72160
3000
คือขนาดของครอบครัว จำนวนเด็ก 1, 2, 3, 4, 5 คน
01:15
children per woman on this axis.
23
75160
2000
ต่อผู้หญิงหนึ่งคนบนแกนนี้
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
77160
2000
และนี่ ความยืนยาวของชีวิต ช่วงอายุขัย
01:19
30, 40, 50.
25
79160
2000
30, 40, 50 ปี
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
81160
4000
สิ่งที่นักศึกษาพูด คือความคิดที่เขามีเกี่ยวกับโลก
01:25
And really this is about the bedroom.
27
85160
2000
และจริงๆ มันก็เกี่ยวกับห้องนอน
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
87160
4000
ว่าชายหญิงตัดสินใจจะมีครอบครัวเล็กหรือเปล่า
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
91160
3000
จะดูแลลูกของพวกเขาหรือไม่ และพวกเขาจะมีชีวิตได้นานแค่ไหน
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
94160
4000
มันเกี่ยวกับห้องน้ำกับห้องครัวด้วย ถ้าคุณมีสบู่ น้ำ และอาหาร
01:38
you can live long.
31
98160
2000
คุณก็จะมีชีวิตอยู่ได้นาน
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
100160
2000
และที่นักศึกษาก็พูดถูก ใช่ไหมครับ
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
102160
4000
โลกประกอบไปด้วยกลุ่มประเทศหนึ่งตรงนี้
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
106160
4000
ที่มีครอบครัวใหญ่และชีวิตสั้น โลกของประเทศกำลังพัฒนา
01:50
And we had one set of countries up there
35
110160
3000
แล้วก็มีกลุ่มประเทศตรงนั้น
01:53
which was the western world.
36
113160
2000
ที่เป็นโลกตะวันตก
01:55
They had small families and long life.
37
115160
3000
พวกเขามีครอบครัวเล็กและชีวิตยืนยาว
01:58
And you are going to see here
38
118160
2000
และที่คุณจะได้เห็นตรงนี้
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
120160
4000
คือสิ่งมหัศจรรย์ที่เกิดขึ้นบนโลก ภายในช่วงชีวิตของผม
02:04
Then the developing countries applied
40
124160
2000
ประเทศกำลังพัฒนาเริ่มใช้
02:06
soap and water, vaccination.
41
126160
2000
สบู่ น้ำ วัคซีน
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
128160
3000
และประเทศกำลังพัฒนาทั้งหมดเริ่ม มีการวางแผนครอบครัว
02:11
And partly to USA who help to provide
43
131160
2000
และส่วนหนึ่งก็ได้สหรัฐฯ ช่วย
02:13
technical advice and investment.
44
133160
3000
ให้คำแนะนำทางเทคนิคและการลงทุน
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
136160
4000
และคุณก็ได้เห็นโลกทั้งหมดเคลื่อนย้ายไปยัง ครอบครัวที่มีลูกสองคน
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
140160
3000
และชีวิตที่ยาว 60-70 ปี
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
143160
3000
แต่บางประเทศยังคงตกค้างอยู่ตรงบริเวณนี้
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
146160
3000
และคุณจะเห็นว่าเรายังมีอัฟกานิสถานข้างล่างนี่
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
149160
3000
เรามีลิเบอเรีย เรามีคองโก
02:32
So we have countries living there.
50
152160
2000
เรามีประเทศต่างๆ อยู่ตรงนั้น
02:34
So the problem I had
51
154160
2000
เพราะงั้น ปัญหาที่ผมมีก็คือว่า
02:36
is that the worldview that my students had
52
156160
4000
มุมมองที่นักศึกษาของผมมีต่อโลก
02:40
corresponds to reality in the world
53
160160
2000
สอดคล้องกับความเป็นจริงของโลก
02:42
the year their teachers were born.
54
162160
3000
เมื่อปีที่ครูของพวกเขาเพิ่งเกิด
02:45
(Laughter)
55
165160
3000
(เสียงหัวเราะ)
02:48
(Applause)
56
168160
3000
(เสียงปรบมือ)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
171160
3000
และที่จริง ตอนผมนำเสนอข้อมูลนี้ในการประชุมต่างๆ ทั่วโลก
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
174160
3000
เช่น งานประชุมสุขภาพโลก (Global Health Conference) ในวอชิงตันเมื่ออาทิตย์ที่แล้ว
02:57
and I could see the wrong concept
59
177160
3000
และผมก็ได้เห็นความคิดผิดๆ แบบนี้
03:00
even active people in United States had,
60
180160
3000
แม้กระทั่งคนในสหรัฐฯ ที่ทำงานเรื่องนี้อยู่ในปัจจุบัน
03:03
that they didn't realize the improvement
61
183160
3000
พวกเขาไม่ได้รู้เลยถึงการพัฒนาของ
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
186160
5000
เม็กซิโกและจีน เมื่อเทียบกับสหรัฐฯ
03:11
Look here when I move them forward.
63
191160
2000
ดูนี่นะครับ เมื่อผมเลื่อนมันไปข้างหน้า
03:13
Here we go.
64
193160
7000
เอาล่ะ ไป
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
200160
3000
พวกเขาไล่ตามมา นั่นเม็กซิโก
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
203160
3000
มันอยู่เท่ากับสหรัฐฯ ในมิติทางสังคมสองอย่างนี้
03:26
There was less than five percent
67
206160
2000
มีผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพของประชากรโลก
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
208160
3000
ไม่ถึง 5% ที่ตระหนักถึงเรื่องนี้
03:31
This great nation, Mexico,
69
211160
2000
ประเทศที่ยิ่งใหญ่อย่างเม็กซิโก
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
213160
3000
มีปัญหาเรื่องลักลอบนำอาวุธเข้ามาจากทางเหนือ
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
216160
2000
ข้ามชายแดนมา ซึ่งพวกเขาต้องหยุดมัน
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
218160
4000
เพราะพวกเขามีความสัมพันธ์แบบประหลาดๆ นี่กับสหรัฐฯ
03:42
But if I would change this axis here,
73
222160
4000
แต่ถ้าผมเปลี่ยนแกนนี้
03:46
I would instead put income per person.
74
226160
3000
ผมเอารายได้ต่อหัวมาแทน
03:49
Income per person. I can put that here.
75
229160
3000
รายได้ต่อหัว ผมวางมันไว้ตรงนี้
03:52
And we will then see
76
232160
2000
และเราก็จะได้เห็น
03:54
a completely different picture.
77
234160
2000
ภาพที่แตกต่างโดยสิ้นเชิง
03:56
By the way, I'm teaching you
78
236160
2000
อ้อ จริงๆ แล้ว นี่ผมกำลังสอนคุณ
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
238160
2000
ใช้เว็บไซต์ Gapminder World ของเราอยู่นะ
04:00
while I'm correcting this,
80
240160
2000
ระหว่างที่ผมกำลังแก้เจ้ากราฟนี่อยู่
04:02
because this is a free utility on the net.
81
242160
3000
มันเป็นโปรแกรมที่ใช้ได้ฟรีบนอินเตอร์เน็ตนะครับ
04:05
And when I now finally got it right,
82
245160
3000
เอาล่ะ เมื่อผมตั้งค่าถูกต้องแล้ว
04:08
I can go back 200 years in history.
83
248160
4000
ผมสามารถย้อนกลับไปได้ 200 ปีในประวัติศาสตร์
04:12
And I can find United States up there.
84
252160
4000
และผมจะเจอสหรัฐฯ บนนั้น
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
256160
3000
และผมก็ให้ประเทศอื่นๆ ปรากฏขึ้นมา
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
259160
3000
ตอนนี้ผมมีรายได้ต่อหัวบนแกนนี้
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
262160
3000
และสหรัฐฯ มีเพียง 1 หรือ 2 พันดอลลาร์ ณ ตอนนั้น
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
265160
4000
และช่วงอายุขัยคือ 35-40 ปี
04:29
on par with Afghanistan today.
89
269160
2000
เท่ากับอัฟกานิสถานวันนี้
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
271160
5000
และสิ่งที่เกิดขึ้นบนโลก ซึ่งผมจะแสดงให้ดูเดี๋ยวนี้
04:36
This is instead of studying history
91
276160
2000
แทนที่คุณจะเรียนประวัติศาสตร์
04:38
for one year at university.
92
278160
2000
เป็นเวลาหนึ่งปีในมหาวิทยาลัย
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
280160
3000
คุณสามารถดูผมหนึ่งนาทีแล้วได้เห็นทุกอย่าง
04:43
(Laughter)
94
283160
2000
(เสียงหัวเราะ)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
285160
5000
คุณจะเห็นว่าฟองสีน้ำตาล ซึ่งคือยุโรปตะวันตก
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
290160
3000
และฟองสีเหลือง ซึ่งคือสหรัฐฯ
04:53
they get richer and richer and also
97
293160
2000
พวกเขารวยขึ้นๆ
04:55
start to get healthier and healthier.
98
295160
2000
และเริ่มสุขภาพดีขึ้นๆ
04:57
And this is now 100 years ago,
99
297160
2000
และนี่คือเมื่อ 100 ปีก่อน
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
299160
3000
ซึ่งส่วนที่เหลือของโลกยังล้าหลัง
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
302160
5000
เอ้าต่อมา นั่นคือไข้หวัดใหญ่
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
307160
3000
นั่นเป็นเหตุผลที่เรากลัวหวัดกันเหลือเกิน ใช่มั้ยครับ?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
310160
3000
เราจำได้แม่น เห็นชัดเลยว่า อายุขัยเฉลี่ยของเราลดลง
05:13
And then we come up. Not until
104
313160
3000
แล้วเราก็กลับขึ้นมา
05:16
independence started.
105
316160
2000
จนกระทั่งหลังอเมริกาประกาศอิสรภาพ
05:18
Look here You have China over there,
106
318160
2000
ดูตรงนี้ คุณมีจีนอยู่ตรงนั้น
05:20
you have India over there,
107
320160
2000
คุณมีอินเดียอยู่ตรงนั้น
05:22
and this is what has happened.
108
322160
8000
และนี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
330160
3000
คุณเห็นมั้ยว่าเม็กซิโกอยู่ข้างบนนั้น?
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
333160
2000
เม็กซิโกไม่ได้เท่าเทียมกับสหรัฐฯ ซะทั้งหมด
05:35
but they are quite close.
111
335160
2000
แต่ก็ใกล้เคียงมาก
05:37
And especially, it's interesting to see
112
337160
2000
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มันน่าสนใจมากที่ได้เห็น
05:39
China and the United States
113
339160
2000
จีนและสหรัฐฯ
05:41
during 200 years,
114
341160
3000
ในช่วง 200 ปี
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
344160
2000
เพราะผมมีลูกชายคนโตทำงานอยู่ที่ Google ตอนนี้
05:46
after Google acquired this software.
116
346160
3000
หลังจากที่ Google ซื้อซอฟท์แวร์นี้ไป
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
349160
3000
เพราะจริงๆ แล้ว นี่คือการใช้แรงงานเด็ก ลูกชายผมและภรรยาเขานั่งอยู่ในตู้
05:52
for many years and developed this.
118
352160
2000
เป็นเวลาหลายปีเพื่อพัฒนาสิ่งนี้
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
354160
4000
และลูกชายคนเล็กของผม ซึ่งเรียนภาษาจีนมากจากปักกิ่ง
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
358160
4000
พวกเขามีมุมมองสองแบบที่ผมมี
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
362160
2000
ลูกชายคนเล็กของผม ซึ่งเรียนจบมาจากปักกิ่ง
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
364160
4000
ประเทศจีน เขามีมุมมองระยะยาว
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
368160
2000
ในขณะที่ลูกชายคนโตของผม ซึ่งทำงานให้ Google
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
370160
4000
เขาต้องพัฒนาซอฟต์แวร์ภายในหนึ่งไตรมาสหรือครึ่งปี
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
374160
3000
หรือถ้า Google ใจดีหน่อย เขาก็จะมีเวลาปีหรือสองปี
06:17
But in China they look generation after generation
126
377160
2000
แต่ในจีน พวกเขาดูกันเป็นรุ่นสู่รุ่น
06:19
because they remember
127
379160
3000
เพราะพวกเขาจดจำ
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
382160
2000
ช่วงเวลาที่แสนจะน่าอาย
06:24
when they went backwards.
129
384160
2000
ที่เศรษฐกิจจีนก้าวถอยหลังยาวนานถึง 100 ปี
06:26
And then they would remember the first part
130
386160
3000
พวกเขายังจดจำช่วงแรก
06:29
of last century, which was really bad,
131
389160
3000
ของศตวรรษที่แล้ว ซึ่งแย่มาก
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
392160
3000
ตอนที่จีนมีนโยบายการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ (Great Leap Forward)
06:35
But this was 1963.
133
395160
2000
แต่นี่คือเมื่อ ค.ศ. 1963
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
397160
4000
ในที่สุด เหมาเจ๋อตุงก็นำสุขภาพที่ดีมาสู่จีน
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
401160
2000
แล้วเขาก็ตาย แล้วเติ้งเสี่ยวผิงก็เริ่ม
06:43
this amazing move forward.
136
403160
2000
สร้างความก้าวหน้าอันน่าอัศจรรย์นี้
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
405160
2000
มันไม่แปลกหรือครับที่ได้เห็นว่า สหรัฐฯ
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
407160
4000
พัฒนาเศรษฐกิจก่อน แล้วค่อยพัฒนาสุขภาพ
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
411160
3000
ในขณะที่จีนพัฒนาเรื่องสุขภาพก่อนเศรษฐกิจตั้งนาน
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
414160
4000
เพราะพวกเขาใช้ความรู้ทางด้านการศึกษา โภชนาการ
06:58
and then also benefits of penicillin
141
418160
3000
และยังใช้ประโยชน์จากยาเพนนิซิลลิน
07:01
and vaccines and family planning.
142
421160
2000
วัคซีน และการวางแผนครอบครัว
07:03
And Asia could have social development
143
423160
3000
และเอเชียก็มีการพัฒนาทางสังคม
07:06
before they got the economic development.
144
426160
3000
ก่อนที่พวกเขาจะมีการพัฒนาทางเศรษฐกิจ
07:09
So to me, as a public health professor,
145
429160
2000
ดังนั้น สำหรับผม ในฐานะศาสตราจารย์ด้านสาธารณสุข
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
431160
4000
มันไม่แปลกที่ตอนนี้ประเทศเหล่านี้จะโตเร็วมาก
07:15
Because what you see here, what you see here
147
435160
2000
เพราะสิ่งที่คุณเห็นตรงนี้
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
437160
3000
คือโลกที่แบน ของ โทมัส ไฟรด์แมน (Thomas Friedman)
07:20
isn't it.
149
440160
2000
ใช่มั้ยครับ
07:22
It's not really, really flat.
150
442160
2000
มันไม่ได้แบนราบขนาดนั้น
07:24
But the middle income countries --
151
444160
2000
แต่ประเทศรายได้ปานกลางทั้งหลาย
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
446160
2000
นี่คือจุดที่ผมบอกนักศึกษาของผม
07:28
stop using the concept "developing world."
153
448160
3000
ให้หยุดใช้แนวคิด "โลกของประเทศกำลังพัฒนา"
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
451160
3000
เพราะท้ายที่สุด การพูดถึงประเทศกำลังพัฒนา
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
454160
4000
ก็เหมือนกับการแบ่งประวัติศาสตร์ ของสหรัฐฯ เป็นแค่ 2 บท
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
458160
4000
บทสุดท้ายเกี่ยวกับปัจจุบัน และประธานาธิบดีโอบามา
07:42
and the other is about the past,
157
462160
2000
และอีกบทเกี่ยวกับอดีต
07:44
where you cover everything from Washington
158
464160
2000
ซึ่งรวมทุกอย่างตั้งแต่วอชิงตัน (Washington - ประธานาธิบดีคนแรกของสหรัฐฯ)
07:46
to Eisenhower.
159
466160
2000
ถึงไอเซนฮาวเวอร์ (Eisenhower - ปธน.คนที่ 34)
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
468160
2000
เพราะสภาพสังคมสมัยวอชิงตันถึงไอเซนฮาวเวอร์
07:50
that is what we find in the developing world.
161
470160
2000
นั่นคือสิ่งที่เราเห็นในโลกของประเทศกำลังพัฒนา
07:52
We could actually go to Mayflower
162
472160
2000
หรือจะเริ่มตั้งแต่เรือเมย์ฟลาวเวอร์มาถึงอเมริกา
07:54
to Eisenhower,
163
474160
2000
จนถึงยุคไอเซนฮาวเวอร์เลยก็ได้
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
476160
3000
และนั่นก็จะรวมเข้าด้วยกัน เป็นโลกของประเทศกำลังพัฒนา
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
479160
3000
ซึ่งกำลังพัฒนาเมืองของพวกเขาได้อย่างน่าทึ่ง
08:02
which have great entrepreneurs,
166
482160
2000
มีผู้ประกอบการที่ยอดเยี่ยม
08:04
but also have the collapsing countries.
167
484160
3000
แต่ก็มีประเทศที่กำลังล่มสลายด้วย
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
487160
3000
ดังนั้น เราจะทำให้มันฟังดูเป็นเหตุเป็นผลมากกว่านี้ได้ยังไง?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
490160
3000
เอาล่ะ ทางหนึ่งก็คือดูว่าเราจะสามารถ
08:13
look at income distribution.
170
493160
2000
ดูจากการกระจายรายได้ได้หรือไม่
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
495160
3000
นี่คือการกระจายรายได้ของผู้คนบนโลกนี้
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
498160
3000
จากหนึ่งดอลลาร์สหรัฐฯ นี่คือจุดที่คุณมีอาหารกิน
08:21
These people go to bed hungry.
173
501160
2000
ผู้คนเหล่านี้เข้านอนด้วยความหิว
08:23
And this is the number of people.
174
503160
2000
และนี่คือจำนวนของคน
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
505160
2000
นี่คือ 10 เหรียญ ไม่ว่าคุณจะมีระบบบริการสุขภาพ
08:27
health service system. This is where you can
176
507160
2000
แบบรัฐหรือเอกชน นี่คือจุดที่คุณสามารถ
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
509160
3000
จัดหาบริการสุขภาพสำหรับครอบครัว และโรงเรียนสำหรับลูกๆ ของคุณได้
08:32
and this is OECD countries:
178
512160
2000
และนี่คือกลุ่มประเทศ OECD
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
514160
2000
กรีน ละตินอเมริกา ยุโรปตะวันออก
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
516160
4000
นี่คือเอเชียตะวันออก และสีฟ้าอ่อนตรงนั้นคือเอเชียใต้
08:40
And this is how the world changed.
181
520160
3000
และนี่คือความเปลี่ยนแปลงของโลก
08:43
It changed like this.
182
523160
2000
มันเปลี่ยนไปอย่างนี้
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
525160
3000
คุณเห็นมั้ยครับว่ามันโตขึ้นแค่ไหน
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
528160
3000
คนนับร้อยล้านพันล้านในเอเชีย กำลังหลุดพ้นจากความยากจน
08:51
And it goes over here?
185
531160
2000
และมันก็มาถึงตรงนี้
08:53
And I come now, into projections,
186
533160
2000
ผมจะพูดถึงการคาดการณ์ล่ะ
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
535160
3000
แต่ผมต้องหยุดอยู่ตรงประตูของเลห์แมน บราเธอร์ส (Lehman Brothers) เพราะ --
08:58
(Laughter)
188
538160
3000
(เสียงหัวเราะ)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
541160
2000
นั่นเป็นจุดที่การคาดการณ์ไม่ถูกต้องอีกต่อไป
09:03
Probably the world will do this.
190
543160
2000
โลกอาจจะถอยหลังแบบนี้
09:05
and then it will continue forward like this.
191
545160
3000
แล้วมันก็จะเดินหน้าไปอย่างนี้
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
548160
2000
แต่ไม่มากก็น้อย นี่คือสิ่งที่จะเกิดขึ้น
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
550160
5000
และเราจะมีโลกที่แบ่งแยกไม่ได้
09:15
We have the high income countries here,
194
555160
2000
เรามีประเทศรายได้สูงตรงนี้
09:17
with the United States as a leading power;
195
557160
3000
ซึ่งมีสหรัฐฯ เป็นผู้นำ
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
560160
3000
เรามีประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่ตรงกลาง
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
563160
2000
ซึ่งมีแหล่งทุนมหาศาลสำหรับ ช่วยเหลือทางการเงินแก่ประเทศอื่น
09:25
and we have the low income countries here.
198
565160
3000
และเรามีประเทศรายได้ต่ำตรงนี้
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
568160
3000
จริงๆ นะครับ แหล่งที่มาของเงิน ในประเทศเกิดใหม่เหล่านี้
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
571160
2000
มาจากการออมในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา
09:33
And here we have the low income countries
201
573160
2000
และตรงนี้เรามีประเทศรายได้ต่ำ
09:35
where entrepreneurs are.
202
575160
2000
ที่มีผู้ประกอบการต่างๆ
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
577160
3000
และตรงนี้เรามีประเทศที่อยู่ในช่วงล่มสลายและสงคราม
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
580160
5000
เช่น อัฟกานิสถาน โซมาเลีย บางส่วนของคองโก ดาร์ฟูร์
09:45
We have all this at the same time.
205
585160
2000
ทั้งหมดนี้อยู่ในช่วงเวลาเดียวกัน
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
587160
2000
นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงยากที่จะสรุปว่า
09:49
in the developing world.
207
589160
2000
เกิดอะไรขึ้นในโลกของประเทศกำลังพัฒนา
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
591160
2000
เพราะสิ่งที่เกิดขึ้นมันแตกต่างหลากหลายมาก
09:53
And that's why I suggest
209
593160
2000
และนั่นเป็นเหตุผลที่ผมเสนอ
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
595160
3000
แนวทางที่แตกต่างไปเล็กน้อย ในการเรียกประเทศเหล่านี้
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
598160
4000
นอกจากนี้คุณยังมีความแตกต่างมากมาย ภายในแต่ละประเทศด้วย
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
602160
3000
ผมได้ยินมาว่ากระทรวงการต่างประเทศที่นี่ แบ่งงานตามภูมิภาค
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
605160
3000
คุณมี ซับซาฮาร่าแอฟริกา เอเชียใต้
10:08
East Asia, Arab states,
214
608160
2000
เอเชียตะวันออก รัฐอาหรับ
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
610160
2000
ยุโรปตะวันออก ละตินอเมริกา และกลุ่มประเทศ OECD
10:12
And on this axis, GDP.
216
612160
2000
และบนแกนนี้ GDP
10:14
And on this, heath, child survival,
217
614160
2000
ส่วนแกนนี้คือ สุขภาพ การรอดชีวิตของเด็ก
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
616160
2000
ซึ่งก็ไม่น่าประหลาดใจที่ประเทศในแอฟริกา
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
618160
3000
ส่วนที่อยู่ใต้ทะเลทรายซาฮาร่า จะอยู่ต่ำสุดในกราฟนี้
10:21
But when I split it, when I split it
220
621160
2000
แต่เมื่อผมแยกมัน เมื่อผมแยกมัน
10:23
into country bubbles,
221
623160
2000
เป็นฟองของประเทศต่างๆ
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
625160
3000
ขนาดของฟองคือจำนวนประชากร
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
628160
3000
แล้วคุณจะเห็นเซียร์ร่าลีออน และมอรีเชียส แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
631160
2000
มันมีความแตกต่างอย่างนั้น ในซับซาฮาร่าแอฟริกาด้วย
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
633160
3000
และผมสามารถแยกอันอื่นๆได้ด้วย นี่คือเอเชียใต้
10:36
Arab world.
226
636160
2000
โลกอาหรับ
10:38
Now all your different departments.
227
638160
2000
ตอนนี้กระทรวงของคุณแบ่งงานเป็น
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
640160
3000
ยุโรปตะวันออก ละตินอเมริกา และประเทศ OECD
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
643160
3000
แต่ประเทศต่างในโลกนี้อยู่บนเส้นที่มีความต่อเนื่อง
10:46
We cannot put it into two parts.
230
646160
2000
เราไม่สามารถแบ่งมันเป็นสองส่วนได้
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
648160
3000
เหมือนยุคเมย์ฟลาวเวอร์ตรงข้างล่างนี้ ยุคของวอชิงตันตรงนี้
10:51
building, building countries.
232
651160
2000
ช่วงกำลังสร้างประเทศอยู่
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
653160
4000
ยุคของลินคอล์นตรงนี้ ช่วงการพัฒนา
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
657160
3000
นี่ยุคไอเซนฮาวเวอร์ที่นำความทันสมัย มาสู่ประเทศต่างๆ
11:00
And then it's United States today, up here.
235
660160
2000
และนี่คือสหรัฐฯในวันนี้ ตรงข้างบนนี้
11:02
And we have countries all this way.
236
662160
2000
และเรามีประเทศต่างๆ อยู่ระหว่างทาง
11:04
Now, this is the important thing
237
664160
3000
ตอนนี้ นี่คือสิ่งสำคัญ
11:07
of understanding how the world has changed.
238
667160
4000
ที่ต้องเข้าใจว่าโลกเปลี่ยนไปอย่างไร
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
671160
4000
ณ จุดนี้ ผมอยากจะหยุดสักครู่
11:15
(Laughter)
240
675160
2000
(เสียงหัวเราะ)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
677160
3000
และนี่คือหน้าที่ของผม เป็นตัวแทนของส่วนอื่นๆ ของโลกใบนี้
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
680160
4000
ในการกล่าวขอบคุณผู้เสียภาษีในสหรัฐฯ
11:24
for Demographic Health Survey.
243
684160
2000
ที่ช่วยให้มีการสำรวจสุขภาพประชากร (Demographic Health Survey: DHS)
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
686160
3000
หลายคนอาจจะไม่รู้ -- ไม่ นี่ไม่ใช่เรื่องตลกนะครับ
11:29
This is very serious.
245
689160
2000
นี่เป็นเรื่องจริงจังมาก
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
691160
4000
เพราะการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องของสหรัฐฯ
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
695160
3000
ตลอด 25 ปี ของการใช้ระเบียบวิธีวิจัยที่ดีมาก
11:38
for measuring child mortality
248
698160
2000
ในการวัดอัตราการตายของเด็ก
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
700160
3000
ทำให้เราเริ่มเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นในโลกใบนี้
11:43
(Applause)
250
703160
7000
(เสียงปรบมือ)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
710160
3000
นอกจากนี้รัฐบาลสหรัฐ
11:53
without advocacy, providing facts,
252
713160
3000
ยังจัดเตรียมข้อเท็จจริง
11:56
that it's useful for the society.
253
716160
2000
ที่เป็นประโยชน์ต่อสังคม
11:58
And providing data free of charge
254
718160
3000
และเปิดเผยข้อมูลพวกนี้บนอินเตอร์เน็ต
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
721160
3000
ให้โลกเราได้นำไปใช้ฟรี ขอบคุณมากครับ
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
724160
2000
ค่อนข้างจะตรงข้ามกับธนาคารโลก
12:06
who compiled data with government money,
257
726160
3000
ซึ่งรวบรวมข้อมูลด้วยเงินของรัฐบาล
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
729160
3000
เงินภาษี แล้วพวกเขาก็ขายข้อมูลเพื่อหากำไรเล็กๆ น้อยๆ
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
732160
3000
ด้วยวิธีของกูเตนเบิร์ก (สิ่งพิมพ์) ซึ่งไร้ประสิทธิภาพเอามากๆ
12:15
(Applause)
260
735160
6000
(เสียงปรบมือ)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
741160
2000
แต่คนที่ทำแบบนั้นอยู่ที่ธนาคารโลก
12:23
are among the best in the world.
262
743160
2000
ถือว่าเป็นคนเก่งที่สุดของโลกทีเดียว
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
745160
2000
พวกเขาเป็นมืออาชีพที่มีทักษะสูง
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
747160
4000
เพียงแต่ว่า เราอยากจะยกระดับหน่วยงานสากล
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
751160
3000
ให้จัดการกับโลกในทางที่ทันสมัย อย่างที่เราทำ
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
754160
3000
และเมื่อพูดถึงเรื่องข้อมูลฟรีและความโปร่งใส
12:37
United States of America is one of the best.
267
757160
3000
สหรัฐอเมริกานั้นถือเป็นหนึ่งในกลุ่มที่ดีที่สุด
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
760160
3000
และนั่นไม่ได้ออกมาจากปากของ ศาสตราจารย์ด้านสาธารณสุขชาวสวีเดนง่ายๆ นะ
12:43
(Laughter)
269
763160
3000
(เสียงหัวเราะ)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
766160
3000
ผมไม่ได้ถูกจ้างเพื่อให้มาที่นี่ ไม่
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
769160
2000
ผมอยากจะให้คุณเห็นว่าอะไรเกิดขึ้นกับข้อมูล
12:51
what we can show with this data.
272
771160
2000
ข้อมูลนี้ช่วยให้เราเห็นอะไรได้บ้าง
12:53
Look here. This is the world.
273
773160
2000
ดูตรงนี้ นี่คือโลก
12:55
With income down there and child mortality.
274
775160
2000
รายได้อยู่แกนนอน และอัตราการตายของเด็กอยู่แกนตั้ง
12:57
And what has happened in the world?
275
777160
2000
และเกิดอะไรขึ้นบนโลกล่ะ?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
779160
3000
ตั้งแต่ 1950 ช่วงระหว่าง 50 ปีที่ผ่านมา
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
782160
3000
อัตราการตายของเด็กลดลง
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
785160
2000
ข้อมูลจาก DHS ทำให้เราได้รู้เรื่องนี้
13:07
And we had an increase in income.
279
787160
2000
และเรามีรายได้เพิ่มขึ้น
13:09
And the blue former developing countries
280
789160
2000
อดีตประเทศกำลังพัฒนาที่เป็นสีน้ำเงินนั้น
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
791160
5000
กำลังรวมเข้ากับประเทศที่เราเคยเรียกว่า โลกอุตสาหกรรมตะวันตก
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
796160
3000
เราเห็นความต่อเนื่อง แต่แน่นอนว่าเรายังมี
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
799160
3000
คองโก อยู่ข้างบนนั้น เรายังมีประเทศยากจนทั้งหลาย
13:22
as we have had, always, in history.
284
802160
4000
อย่างที่เรามีมาตลอดในประวัติศาสตร์
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
806160
3000
และนั่นคือคนพันล้านที่อยู่ข้างล่าง ที่วันนี้เราได้ฟัง
13:29
about a completely new approach to do it.
286
809160
3000
แนวทางใหม่เอี่ยมในการช่วยเหลือคนกลุ่มนี้
13:32
And how fast has this happened?
287
812160
3000
แล้วสิ่งนี้มันจะเกิดขึ้นเร็วแค่ไหนล่ะ?
13:35
Well, MDG 4.
288
815160
2000
ใน MDG 4 (Millennium Development Goal) หรือ เป้าหมายการพัฒนาสหัสวรรษใหม่ ข้อที่ 4
13:37
The United States has not been so eager
289
817160
2000
สหรัฐฯ ไม่ได้กระตือรือร้นที่จะ
13:39
to use MDG 4.
290
819160
3000
ใช้ MDG 4
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
822160
3000
แต่คุณได้เป็นผู้สนับสนุนหลัก ที่ทำให้เราสามารถวัดมันได้
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
825160
3000
เพราะมันมีเพียงอัตราการตายของเด็กเท่านั้นที่เราวัดได้
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
828160
3000
และเราเคยพูดว่า มันควรจะลดลงมาปีละ 4%
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
831160
2000
เรามาดูว่าสวีเดนเป็นยังไง
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
833160
3000
เราเคยโอ้อวดเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางสังคมอย่างรวดเร็ว
13:56
That's where we were, 1900.
296
836160
2000
นั่นคือที่ที่เราอยู่เมื่อปี 1900
13:58
1900, Sweden was there.
297
838160
2000
1900 สวีเดนอยู่ตรงนั้น
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
840160
2000
อัตราการตายของเด็กเท่ากับบังคลาเทศ ปี 1990
14:02
though they had lower income.
299
842160
2000
ถึงแม้พวกเขาจะมีรายได้ต่ำกว่า
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
844160
3000
พวกเขาเริ่มได้ดีมาก พวกเขาใช้เงินช่วยเหลือได้ดี
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
847160
2000
พวกเขาฉีดวัคซีนเด็ก พวกเขามีน้ำที่ดีขึ้น
14:09
And they reduced child mortality,
302
849160
2000
และพวกเขาลดอัตราการตายของเด็ก
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
851160
3000
ด้วยอัตราน่าทึ่ง 4.7% ต่อปี พวกเขาเอาชนะสวีเดน
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
854160
4000
ผมจะให้ดูสวีเดนในช่วงเวลา 16 ปีเท่ากัน
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
858160
2000
รอบที่สอง สวีเดน ปี 1916
14:20
against Egypt, 1990.
306
860160
2000
เทียบกับอียิปต์ ปี 1990
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
862160
3000
นี่ไง สหรัฐฯ มีบทบาทในการเปลี่ยนแปลงนี้
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
865160
4000
ทำให้พวกเขามีน้ำสะอาด มีอาหารสำหรับคนจน
14:29
and they get malaria eradicated.
309
869160
2000
และพวกเขาก็กำจัดมาลาเรียไปได้
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
871160
3000
5.5% พวกเขาทำได้เร็วกว่าเป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษ
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
874160
3000
และโอกาสที่สามสำหรับสวีเดน ต่อกรกับบราซิลตรงนี้
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
877160
4000
บราซิลมีการพัฒนาสังคมที่น่าทึ่ง
14:41
over the last 16 years,
313
881160
2000
ในช่วงเวลา 16 ปีที่ผ่านมา
14:43
and they go faster than Sweden.
314
883160
2000
และพวกเขาไปได้เร็วกว่าสวีเดน
14:45
This means that the world is converging.
315
885160
2000
นี่หมายความว่าโลกกำลังหลอมรวมเข้าด้วยกัน
14:47
The middle income countries,
316
887160
2000
ประเทศรายได้ปานกลาง
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
889160
2000
ประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่ พวกเขากำลังตามมา
14:51
They are moving to cities,
318
891160
2000
พวกเขาเคลื่อนย้ายไปสู่เมือง
14:53
where they also get better assistance for that.
319
893160
2000
ที่ซึ่งพวกเขาจะได้รับความช่วยเหลือที่ดีกว่า
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
895160
3000
นักศึกษาชาวสวีเดนอาจประท้วง ณ จุดนี้
14:58
They say, "This is not fair,
321
898160
2000
พวกเขาพูดว่า "นี่ไม่ยุติธรรม
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
900160
2000
เพราะประเทศเหล่านี้มีวัคซีนและยาปฏิชีวนะ
15:02
that were not available for Sweden.
323
902160
2000
แต่ตอนนั้นสวีเดนไม่มี
15:04
We have to do real-time competition."
324
904160
2000
เราต้องแข่งกันในยุคปัจจุบันสิ"
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
906160
3000
ตกลง ผมให้คุณดูสิงคโปร์ ปีที่ผมเกิด
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
909160
2000
สิงคโปร์มีอัตราการตายของเด็กสองเท่าของสวีเดน
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
911160
2000
มันเป็นประเทศที่ร้อนชื้นที่สุดในโลก
15:13
a marshland on the equator.
328
913160
2000
พื้นที่ลุ่มน้ำบนเส้นศูนย์สูตร
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
915160
3000
นี่ไง เขาใช้เวลาไม่นานในการต่อสู้เพื่ออิสรภาพ
15:18
But then they started to grow their economy.
330
918160
2000
แล้วก็เริ่มพัฒนาเศรษฐกิจ
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
920160
2000
และลงทุนทางสังคม พวกกำจัดมาลาเรีย
15:22
They got a magnificent health system
332
922160
2000
พวกเขามีระบบสุขภาพที่ยอดเยี่ยม
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
924160
2000
ที่เอาชนะทั้งสหรัฐฯ และสวีเดน
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
926160
3000
เราไม่เคยคิดว่าพวกเขาจะเอาชนะสวีเดนได้
15:29
(Applause)
335
929160
8000
(เสียงปรบมือ)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
937160
3000
ประเทศสีเขียวเหล่านี้ทั้งหมดบรรลุ เป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษ
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
940160
2000
สีเหลืองเหล่านี้กำลังจะทำได้
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
942160
3000
สีแดงเหล่านี้คือประเทศที่ยังทำไม่ได้ และจะต้องมีการปรับปรุงนโยบาย
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
945160
3000
ไม่ใช่เอานโยบายที่มีไปครอบเขาง่ายๆ
15:48
We have to really find a way
340
948160
2000
เราต้องหาทางที่ดีกว่านี้
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
950160
2000
ในการสนับสนุนประเทศเหล่านี้
15:52
We have to respect the middle income countries
342
952160
3000
เราต้องเคารพประเทศรายได้ปานกลางเหล่านี้
15:55
on what they are doing.
343
955160
2000
ในสิ่งที่เขากำลังทำอยู่
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
957160
3000
และเราต้องมองโลกบนฐานข้อเท็จจริง
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
960160
3000
นี่คือรายได้ต่อหัว และนี่คือสถิติ HIV ในประเทศต่างๆ
16:03
The blue is Africa.
346
963160
2000
สีน้ำเงินคือแอฟริกา
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
965160
3000
ขนาดของฟองต่างๆ คือจำนวนผู้ติดเชื้อ HIV
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
968160
2000
คุณเห็นโศกนาฏกรรมในแอฟริกาใต้ตรงนั้น
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
970160
3000
ประมาณ 20% ของประชากรวัยผู้ใหญ่ติดเชื้อ
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
973160
3000
และทั้งๆ ที่ประเทศเขามีรายได้สูง
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
976160
3000
แต่ก็มีจำนวนผู้ติดเชื้อ HIV สูงมาก
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
979160
3000
แต่คุณจะเห็นเช่นกันว่ามีประเทศอื่นๆ ในแอฟริกาอยู่ข้างล่างนี่
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
982160
4000
มันไม่มีหรอกครับ สิ่งที่เรียกว่าการระบาดของ HIV ในแอฟริกา
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
986160
3000
ดูตัวเลขสิครับ มี 5 - 10 ประเทศในแอฟริกา
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
989160
3000
ที่อัตราการติดเชื้อ HIV อยู่ระดับเดียวกับสวีเดนและสหรัฐฯ
16:32
And there are others who are extremely high.
356
992160
2000
และมันมีประเทศอื่นๆ อีกที่สูงมาก
16:34
And I will show you that what has happened
357
994160
3000
และผมจะให้คุณดูว่ามีอะไรเกิดขึ้นใน
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
997160
4000
หนึ่งในประเทศที่ดีที่สุด ที่มีเศรษฐกิจดีที่สุด
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
1001160
3000
ในแอฟริกา และมีธรรมาภิบาล บอสวานา
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
1004160
2000
พวกเขามีอัตราผู้ติดเชื้อสูงมาก มันกำลังลดลงมา
16:46
But now it's not falling,
361
1006160
2000
แล้วก็หยุดอยู่ตรงนั้น
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
1008160
2000
เพราะความช่วยเหลือจาก PEPFAR
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
1010160
3000
การรักษาได้ผลดีขึ้น และคนที่ป่วยก็ไม่ค่อยตายแล้ว
16:53
And you can see it's not that easy,
364
1013160
3000
และคุณจะเห็นว่าจะสรุปง่ายๆ ก็ไม่ได้
16:56
that it is war which caused this.
365
1016160
3000
ว่าสงครามเป็นสาเหตุของเรืองนี้
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1019160
2000
เพราะตรงนี้ ในคองโก มีสงคราม
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1021160
3000
และตรงนี้ ในแซมเบีย มีสันติภาพ
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1024160
3000
และมันไม่เกี่ยวกับเศรษฐกิจ ประเทศที่รวยกว่ามีผู้ติดเชื้อมากกว่าเล็กน้อย
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1027160
2000
ถ้าผมแยกแทนซาเนียด้วยระดับรายได้
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1029160
2000
20% ของคนรวยในแทนซาเนีย
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1031160
2000
ติดเชื้อ HIV มากกว่าคนที่จนที่สุด
17:13
And it's really different within each country.
372
1033160
3000
และมันก็แตกต่างกันมากภายในแต่ละประเทศด้วย
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1036160
2000
ดูที่จังหวัดต่างๆ ของเคนย่า มีความแตกต่างกันมาก
17:18
And this is the situation you see.
374
1038160
3000
และนี่คือสถานการณ์ที่คุณเห็น
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1041160
3000
มันไม่ใช่เรื่องความยากจนฝังลึก มันเป็นสถานการณ์พิเศษ
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1044160
3000
อาจเป็นเพราะการมีคู่นอนหลายคน
17:27
among part of the heterosexual population
377
1047160
3000
ในประชากรบางกลุ่ม
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1050160
2000
ในบางประเทศ หรือในบางส่วนของประเทศ
17:32
in south and eastern Africa.
379
1052160
2000
ในทางใต้และตะวันออกของทวีปแอฟริกา
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1054160
3000
อย่าเหมารวมว่าเป็นแอฟริกา อย่าทำให้มันเป็นประเด็นเชื้อชาติ
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1057160
4000
ทำให้มันเป็นประเด็นระดับท้องถิ่น แล้วทำการป้องกันในแต่ละท้องที่
17:41
in the way it can be done there.
382
1061160
2000
ในทางที่สามารถทำได้ที่นั่น
17:43
So to just end up,
383
1063160
3000
ดังนั้น เพื่อปิดท้าย
17:46
there are things of suffering
384
1066160
3000
โลกนี้มีความทุกข์ทรมานต่างๆ
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1069160
3000
ในหมู่คนจนที่สุดพันล้านคน ที่เราไม่รู้
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1072160
2000
พวกเขาใช้ชีวิตปราศจากโทรศัพท์มือถือ
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1074160
2000
ยังไม่เคยเห็นคอมพิวเตอร์
17:56
those who have no electricity at home.
388
1076160
3000
ไม่มีไฟฟ้าใช้ที่บ้าน
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1079160
2000
นี่คือโรคคอนโซ (Konzo) ซึ่งผมใช้เวลา 20 ปี
18:01
elucidating in Africa.
390
1081160
2000
ทำให้คนในแอฟริกาเข้าใจโรคนี้
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1083160
5000
มันเกิดจากการกินแต่มันสำปะหลังดิบซึ่งมีพิษมากเกินไป ในช่วงขาดแคลนอาหารอื่นๆ
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1088160
4000
มันคล้ายกับการระบาดของโรคขาดสารไนอาซิน (pellagra) ในมิสซิสซิปปีเมื่อช่วงทศวรรษ 30
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1092160
3000
มันก็เหมือนกับโรคทุพโภชนาการอื่นๆ
18:15
It will never affect a rich person.
394
1095160
2000
มันจะไม่เกิดกับคนรวย
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1097160
3000
เราได้เห็นมันเกิดขึ้นในโมซัมบิก
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1100160
3000
นี่คือโรคระบาดในโมซัมบิก นี่คือโรคระบาดในแทนซาเนียเหนือ
18:23
You never heard about the disease.
397
1103160
2000
คุณไม่เคยได้ยินมันหรอก
18:25
But it's much more than Ebola
398
1105160
2000
แต่มันยิ่งกว่าอีโบล่า
18:27
that has been affected by this disease.
399
1107160
2000
ที่ได้รับผลกระทบจากโรคนี้
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1109160
2000
มันเป็นสาเหตุของความพิการทั่วโลก
18:31
And over the last two years,
401
1111160
2000
และสองปีที่ผ่านมา
18:33
2,000 people has been crippled
402
1113160
2000
คน 2000 คนกลายเป็นคนพิการ
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1115160
2000
ในตอนใต้ของภูมิภาคบันดันดุ (Bandundu)
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1117160
2000
ที่เคยเป็นแหล่งค้าเพชรผิดกฎหมายในอังโกลา
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1119160
3000
จากพื้นที่ที่ยึดครองโดยองค์กรปลดปล่อยอังโกลา UNITA
18:42
That has now disappeared,
406
1122160
2000
ซึ่งตอนนี้หายไปแล้ว
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1124160
2000
และพวกเขากำลังมีปัญหาเศรษฐกิจที่รุนแรง
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1126160
3000
และเมื่ออาทิตย์ก่อน เป็นครั้งแรก
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1129160
3000
ที่มีข่าวเรื่องนี้ ยาวแค่ 4 บรรทัด ปรากฏในอินเตอร์เน็ต
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1132160
3000
อย่าสับสนเอาความก้าวหน้าของประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่
18:55
and the great capacity
411
1135160
3000
ไปสับสนกับศักยภาพอันยิ่งใหญ่
18:58
of people in the middle income countries
412
1138160
2000
ของผู้คนในประเทศรายได้ปานกลาง
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1140160
2000
และในประเทศรายได้ต่ำที่สงบสุข
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1142160
2000
มันยังมีความลึกลับในคนหนึ่งพันล้านคนนั้น
19:04
And we have to have more concepts
415
1144160
2000
และเราต้องมีกรอบความคิดที่กว้างและซับซ้อน
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1146160
3000
มากกว่าแค่ประเทศกำลังพัฒนา และโลกกำลังพัฒนา
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1149160
3000
เราต้องการชุดความคิดแบบใหม่ โลกกำลังหลอมรวมเข้าหากัน
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1152160
3000
แต่ แต่ แต่ ยังไม่ใช่คนพันล้านคนที่อยู่ข้างล่าง
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1155160
3000
พวกเขายังจนอย่างที่พวกเขาเคยเป็น
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1158160
5000
มันไม่ยั่งยืน และมันจะไม่เกิดขึ้นด้วยพลังมหัศจรรย์หนึ่งเดียว
19:23
But you will remain
421
1163160
2000
แต่ที่แน่ๆ คุณจะยังคงเป็น
19:25
one of the most important superpowers,
422
1165160
3000
หนึ่งในพลังมหัศจรรย์ที่สำคัญที่สุด
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1168160
3000
และพลังมหัศจรรย์ที่เป็นความหวัง เมื่อวันนั้นมาถึง
19:31
And this institution
424
1171160
2000
และสถาบันนี้
19:33
will have a very crucial role,
425
1173160
2000
จะมีบทบาทสำคัญมาก
19:35
not for United States, but for the world.
426
1175160
2000
ไม่ใช่สำหรับสหรัฐฯ แต่สำหรับโลกใบนี้
19:37
So you have a very bad name,
427
1177160
3000
ดังนั้น ชื่อองค์กรคุณน่ะแย่มาก
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1180160
2000
ชื่อกระทรวงต่างประเทศ (State Department) แต่งานของคุณไม่ใช่แค่ระดับประเทศ
19:42
It's the World Department.
429
1182160
2000
ต้องเป็นกระทรวงโลก (World Department)
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1184160
2000
และเรามีความหวังในตัวคุณสูงมากนะครับ ขอบคุณมากครับ
19:46
(Applause)
431
1186160
5000
(เสียงปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7