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

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

ราว 10 ปีก่อน ผมได้รับงานสอนวิชา global development

ให้กับนักศึกษาปริญญาตรีชาวสวีเดน ซึ่งเป็นช่วงหลังจากที่ผมได้ใช้เวลา

to Swedish undergraduate students.

That was after having spent about 20 years,

ประมาณ 20 ปี ร่วมกับสถาบันในแอฟริกาเพื่อศึกษาเรื่องความอดอยาก

together with African institutions,

studying hunger in Africa.

ในแอฟริกา ผมจึงคาดหวังว่า จะรู้เรื่องเกี่ยวกับโลกบ้าง

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

และผมได้เริ่มทำงานที่มหาวิทยาลัยแพทย์ Karolinska Institute ของเรา

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

an undergraduate course called Global Health.

ภาควิชาปริญญาตรีที่ชื่อ Global Health แต่เมื่อคุณมีโอกาสนั้น

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

คุณจะรู้สึกประหม่าอยู่บ้าง ผมคิดว่านักศึกษาเหล่านี้

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

ที่เข้ามาเรียนที่มหาวิทยาลัยของเรา มีผลการเรียนสูงสุด

you can get in the Swedish college system,

ในระบบวิทยาลัยของสวีเดน พวกเขาน่าจะมีความรู้เต็มเปี่ยม

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

ในเรื่องที่ผมจะสอนพวกเขา ผมจึงได้ทำการทดสอบเมื่อพวกเขามาถึง

So I did a pretest when they came.

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

และหนึ่งในคำถามที่ผม ได้เรียนรู้อย่างมากก็คือคำถามนี้

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

"ประเทศใดในห้าคู่นี้มีอัตราการเสียชีวิต ของเด็กมากว่าคู่ของตน"

แล้วผมผมก็จับคู่ประเทศ เพื่อให้แต่ละคู่ของประเทศนั้น

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

one has twice the child mortality of the other.

มีประเทศหนึ่งที่มีอัตราการเสียชีวิตของเด็ก มากว่าคู่ของตนเป็นสองเท่าตัว

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

หมายความว่า มีความแตกต่าง มากกว่าความไม่แน่นอนของข้อมูล

than the uncertainty of the data.

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

ผมจะเฉลยให้เลยว่าคือประเทศตุรกี

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

ซึ่งมีอัตราสูงสุด รวมถึงโปแลนด์ รัสเซีย ปากีสถาน และ แอฟริกาใต้

And these were the results of the Swedish students.

และนี่เป็นผลการทดสอบ ของนักศึกษาชาวสวีเดน ซึ่งทำให้ผม

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

ได้ช่วงความเชื่อมั่นของข้อมูล ซึ่งค่อนข้างแคบ และผมก็ดีใจ

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

แน่นอน มีการตอบถูก 1.8 ข้อ จากความน่าจะเป็น 5 ข้อ ซึ่งหมายความว่า

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

มีตำแหน่งสำหรับศาสตราจารย์สอนภาควิชา international health --

and for my course.

(หัวเราะ) และสำหรับวิชาของผม

(Laughter)

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

แต่กลางดึกคืนหนึ่ง เมื่อผมทำการรวบรวมรายงาน

I really realized my discovery.

ผมได้ตระหนักถึงสิ่งที่ผมค้นพบจริงๆ ผมพบว่า

I have shown that Swedish top students know, statistically,

นักศึกษาชาวสวีเดนระดับชั้นนำนั้น รู้เกี่ยวกับโลกในเชิงสถิติน้อยกว่า

significantly less about the world than the chimpanzees.

ลิงชิมแปนซีอย่างมากมาย

(Laughter)

(หัวเราะ)

Because the chimpanzee would score half right

เพราะว่าลิงชิมแปนซี จะตอบถูกสักครึ่งหนึ่งหากผมให้

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

กล้วย 2 ใบกับศรีลังกาและตุรกี ลิงคงจะตอบถูกซักครึ่งหนึ่ง

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

แต่นักเรียนตอบได้ไม่ถึงครึ่ง สำหรับผมแล้วปัญหาไม่ใช่ความไม่รู้

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

แต่เป็นเพราะความเชื่อผิดๆ

I did also an unethical study

ผมยังได้ทำการศึกษาที่ผิดหลักศีลธรรม เกี่ยวกับศาสตราจารย์ที่ Karolinska Institute

of the professors of the Karolinska Institute,

(หัวเราะ)

which hands out the Nobel Prize in Medicine,

-- ซึ่งเป็นผู้มอบรางวัลโนเบลสาขาอายุรศาสตร์

and they are on par with the chimpanzee there.

ซึ่งพวกเขาก็อยู่ในระดับเดียวกับชิมแปนซี

(หัวเราะ)

(Laughter)

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

สิ่งนี้ทำให้ผมรู้ว่า มีความจำเป็นที่จะต้องสื่อสารกันอย่างจริงจัง

because the data of what's happening in the world

เพราะข้อมูลของสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในโลกนี้

and the child health of every country

และสุขภาพของเด็กๆ ในทุกๆ ประเทศนั้น เป็นเรื่องสามัญที่ทุกคนรู้

is very well aware.

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

เราพัฒนาโปรแกรมนี้ซึ่งแสดงผลออกมาดังนี้ วงกลมแต่ละวงคือประเทศ

Every bubble here is a country.

This country over here is China.

ประเทศตรงนี้คือประเทศจีน ตรงนี้คือประเทศอินเดีย

This is India.

The size of the bubble is the population,

ขนาดของวงกลมคือจำนวนประชากร และบนแกนนี้ผมใส่อัตราการเจริญพันธุ์

and on this axis here, I put fertility rate.

Because my students, what they said

เนื่องจากนักศึกษาของผม สิ่งที่พวกเขาพูด

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

เมื่อพวกเขามองดูโลก แล้วผมได้ถามพวกเขาว่า

"What do you really think about the world?"

"คุณมีความคิดยังไงเกี่ยวกับโลก"

อันดับแรก ผมได้ค้นพบว่าตำราเรียน ก็คือหนังสือการ์ตูนดีๆ นี่เอง

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

(Laughter)

(หัวเราะ)

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

แล้วพวกเขาตอบว่า "โลกนี้ยังคงแบ่งเป็น "เรา" กับ "เขา"

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

เราคือประเทศโลกตะวันตก และเขาคือประเทศโลกที่สาม

ผมถามว่า "ประเทศโลกตะวันตกที่คุณว่ามันคืออะไร"

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

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

"ก็คือประเทศที่มีอายุยืนและมีครอบครัวเล็ก ส่วนประเทศโลกที่สามมีอายุสั้นและครอบครัวใหญ่"

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

นี่คือสิ่งที่ผมแสดงได้ที่นี่ ผมจัดอัตราการเจริญพันธุ์ ไว้ที่นี่: จำนวนเด็กต่อผู้หญิงหนึ่งคน

So this is what I could display here.

I put fertility rate here --

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

จำนวนเด็ก 1 2 3 4 สูงถึง 8 คน ต่อผู้หญิงหนึ่งคน

up to about eight children per woman.

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

เรามีข้อมูลที่ดีมากตั้งแต่ปี 1962 – 1960 ในเรื่องขนาดของครอบครัวในทุกประเทศ

on the size of families in all countries.

The error margin is narrow.

ข้อมูลที่ผิดพลาดมีน้อย ผมใส่อายุขัยเฉลี่ยไว้ที่แกนนี้

Here, I put life expectancy at birth,

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

ตั้งแต่ 30 ปีในบางประเทศ จนถึง 70 ปี

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

และในปี 1962 จริงๆ แล้ว มีกลุ่มประเทศอยู่ตรงนี้

that were industrialized countries,

เป็นประเทศอุตสาหกรรม และมีครอบครัวขนาดเล็กและมีอายุยืน

and they had small families and long lives.

And these were the developing countries.

และประเทศเหล่านี้คือประเทศที่กำลังพัฒนา

They had large families and they had relatively short lives.

พวกเขามีครอบครัวที่ใหญ่ และมีอายุค่อนข้างสั้น

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

มีอะไรเกิดขึ้นหลังนับจากปี 1962 เราต้องการจะเห็นความเปลี่ยนแปลง

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

นักศึกษาพูดได้ถูกต้องหรือไม่ ยังมีกลุ่มประเทศ 2 แบบอยู่หรือไม่

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

หรือประเทศที่กำลังพัฒนาเหล่านี้ มีครอบครัวเล็กลง และอยู่ตรงนี้

Or have they got longer lives and live up there?

หรือพวกเขามีอายุยืนยาวขึ้น และย้ายมาอยู่ตรงนั้น

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

มาดูกัน เราหยุดโลกไว้ที่นี่ นี่คือสถิติทั้งหมดของสหประชาชาติ

This is all UN statistics that have been available.

ที่มีอยู่ เอาล่ะ คุณเห็นมั้ย

Here we go. Can you see there?

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

ประเทศจีนอยู่นั้น เคลื่อนที่ สู่ความมีสุขภาพดีตรงนั้น พัฒนาขึ้นตรงนั้น

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

ประเทศลาตินอเมริกาสีเขียวทั้งหมด กำลังเคลื่อนไปสู่ครอบครัวที่เล็กลง

และสีเหลืองทางนี้คือกลุ่มประเทศอาหรับ

Your yellow ones here are the Arabic countries,

พวกเขามีครอบครัวที่ใหญ่ขึ้น ไม่สิ พวกเขามีชีวิตยืนยาวขึ้น แต่ไม่มีครอบครัวใหญ่ขึ้น

and they get longer life, but not larger families.

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

กลุ่มประเทศแอฟริกาคือวงกลมสีเขียว ข้างล่างนี้ พวกเขายังคงอยู่ที่นี่

This is India; Indonesia is moving on pretty fast.

นี่คืออินเดีย ส่วนอินโดเนเซีย นั้นเคลื่อนไหวค่อนข้างเร็ว

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

(หัวเราะ)

และในยุค 80 นี้ประเทศบังคลาเทศยังคงอยู่ ในส่วนเดียวกับกลุ่มประเทศแอฟริกาทางนั้น

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

แต่ตอนนี้ ประเทศบังคลาเทศ ได้เกิดปาฏิหาริย์ขึ้นในช่วงทศวรรษที่ 80

the imams start to promote family planning,

โต๊ะอิหม่ามเริ่มสนับสนุนการวางแผนครอบครัว

and they move up into that corner.

พวกเขาขยับไปอยู่ที่มุมนั่น และในช่วงทศวรรษ ที่ 90 เรามีการระบาดร้ายแรงของเชื้อ HIV

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

that takes down the life expectancy of the African countries.

ซึ่งลดค่าอายุขัยเฉลี่ย ของกลุ่มประเทศแอฟริกาลง

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

และประเทศอื่นๆ ก็ขยับขึ้นไปสู่หัวมุม

where we have long lives and small family,

ที่เรามีอายุยืนและมีครอบครัวเล็ก แล้วเราก็ มีโลกใบใหม่ที่แตกต่างไปจากเดิมโดยสิ้นเชิง

and we have a completely new world.

(Applause)

(เสียงปรบมือ)

(Applause ends)

Let me make a comparison directly

ขอให้ผมทำการเปรียบเทียบโดยตรง ระหว่างสหรัฐอเมริกาและเวียตนาม

between the United States of America and Vietnam.

1964:

ในปี 1964 อเมริกา มีครอบครัวเล็กและมีชีวิตยืนยาว

America had small families and long life;

Vietnam had large families and short lives.

เวียตนามมีครอบครัวใหญ่และมีชีวิตสั้น และนี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น

And this is what happens.

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

ข้อมูลในช่วงสงครามบ่งบอกว่า แม้จะมีจำนวนคนตายทั้งหมดมาก

there was an improvement of life expectancy.

แต่มีการพัฒนาของอายุขัยเฉลี่ย ในช่วงท้ายของปี

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

การวางแผนครอบครัวได้เริ่มต้นขึ้นในเวียตนาม และพวกเขามีครอบครัวที่เล็กลง

and they went for smaller families.

And the United States up there is getting longer life,

และสหรัฐข้างบนนั้นเริ่มมีอายุยืนยาวขึ้น

keeping family size.

ด้วยการควบคุมขนาดครอบครัว และในยุค 80

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

พวกเขาเลิกการวางแผนแบบคอมมิวนิสต์ และเริ่มเข้าสู่เศรษฐกิจการตลาด

and they go for market economy,

and it moves faster even than social life.

และระบบเคลื่อนที่เร็วกว่าชีวิตทางสังคม และในปัจจุบันนี้ เรามี

And today, we have in Vietnam

อายุขัยเฉลี่ยและขนาดครอบครัว

the same life expectancy and the same family size

ในเวียตนาม ปี 2003 นี้เ ท่ากับในสหรัฐฯ ปี 1974 ช่วงสงครามสิ้นสุด

here in Vietnam, 2003,

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

ผมคิดว่าเราทุกคน -- หากไม่ดูข้อมูลแล้ว --

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

we underestimate the tremendous change in Asia,

เราประเมินการเปลี่ยนแปลง ขนานใหญ่ในเอเชียต่ำเกินไป ซึ่งมี

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

การเปลี่ยนทางสังคมก่อนที่เรา จะเห็นการเปลี่ยนทางเศรษฐกิจ

So let's move over to another way here

ลองไปอีกวิธีการหนึ่งทางนี้ ที่เราสามารถแสดง

in which we could display the distribution in the world

การกระจายรายได้ในโลก นี่คือ การกระจายรายได้ของประชากรในโลก

of income.

This is the world distribution of income of people.

1 ดอลลาร์ 10 ดอลลาร์ หรือ 100 ดอลลาร์ ต่อวัน

One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.

ไม่มีช่องว่างระหว่างคนจนกับคนรวยอีกต่อไป ความเชื่อนี้เป็นแค่ตำนาน

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

There's a little hump here.

มีเนินอยู่ตรงนี้ แต่ทั้งหมดนี้คือผู้คนทั้งหมด

But there are people all the way.

And if we look where the income ends up,

และถ้าเราดูที่ๆ รายได้ตกอยู่ -- รายได้ --

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

นี่คือรายได้ต่อปีของทั้งโลก 100% และคนรวยที่สุด 20%

And the richest 20 percent,

they take out of that about 74 percent.

ซึ่งมีรายได้เป็น 74% ของรายได้ทั้งโลก และคนจนที่สุดจำนวน 20%

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

มีรายได้เป็น 2% ของรายได้ทั้งโลก ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลักการ

And this shows that the concept of developing countries

is extremely doubtful.

ของประเทศที่กำลังพัฒนานั้นไม่น่าเป็นไปได้ ซึ่งเราคิดถึงการให้ความช่วยเหลือ

We think about aid,

like these people here giving aid to these people here.

เช่นคนส่วนนี้ให้ความช่วยเหลือคนตรงส่วนนี้ แต่ในระหว่างกลาง

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

เรามีประชากรของโลกมากที่สุด และพวกเขา มีรายได้เป็น 24% ของรายได้ทั้งโลก

and they have now 24 percent of the income.

We heard it in other forms.

เราเคยได้ยินในรูปแบบอื่น และคนเหล่านี้เป็นใครกัน

And who are these?

อยู่ในประเทศใดบ้าง ผมสามารถแสดงแอฟริกาให้คุณดูได้

Where are the different countries?

I can show you Africa.

This is Africa.

นี่คือแอฟริกา มีจำนวนประชากรเป็น 10% ของโลกส่วนใหญ่อยู่ในความยากจน

Ten percent of the world population,

most in poverty.

นี่คือ OECD ประเทศที่ร่ำรวย สโมสรของสหประชาชาติ

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

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

พวกเขาอยู่ด้านนี้ มีความเหลื่อมล้ำกัน อย่างมากระหว่างแอฟริกากับ OECD

And this is Latin America.

และนี่คือลาตินอเมริกา ซึ่งมีทุกสิ่งทุกอย่างบนโลกนี้

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

จากผู้คนที่จนที่สุดถึงผู้คนที่รวยที่สุด ในลาตินอเมริกา

in Latin America.

และนอกเหนือจากนั้น เราสามารถ ใส่ยุโรปตะวันออก และเอเชียตะวันออก

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

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

แล้วเราใส่เอเชียใต้เข้าไป และเมื่อเรา ย้อนไปในอดีตแล้วจะเป็นอย่างไร

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

to about 1970?

ถึงช่วงปี 1970 ตอนนั้นเนินจะค่อนข้างสูงกว่า

Then, there was more of a hump.

และเราเห็นว่าคนจนสาหัสส่วนใหญ่ คือชาวเอเชีย

And most who lived in absolute poverty were Asians.

ปัญหาของโลกคือความยากจนในเอเชีย และหากผมปล่อยให้เวลาในโลกผ่านไป

The problem in the world was the poverty in Asia.

And if I now let the world move forward,

you will see that while population increases,

คุณจะเห็นว่าในขณะที่จำนวนประชากรเพิ่มขึ้น จะมี

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

ประชากรกว่าร้อยล้านคนในเอเชีย ที่พ้นจากความยากจน และบางราย

and some others getting into poverty,

เข้าสู่ความยากจน และนี่คือรูปแบบ ที่เรามีอยู่ในปัจจุบัน

and this is the pattern we have today.

และการคาดการณ์ที่ดีที่สุดจากธนาคารโลก ก็คือ สิ่งนี้จะเกิดขึ้น

And the best projection from the World Bank

is that this will happen,

และเราจะไม่มีโลกที่ถูกแบ่งแยก เราจะมีโลกที่ผู้คนส่วนใหญ่อยู่ตรงกลาง

and we will not have a divided world.

We'll have most people in the middle.

Of course it's a logarithmic scale here,

แน่นอนนี่คือการวัดระดับแบบลอการิธึ่ม

but our concept of economy is growth with percent.

แต่แนวคิดด้านเศรษฐกิจของเราคือ การเติบโตพร้อมเปอร์เซ็นต์ เมื่อเราดูข้อมูล

We look upon it as a possibility of percentile increase.

ในฐานะความเป็นไปได้ของการเพิ่มเปอร์เซ็นต์ ถ้าผมเปลี่ยนตรงนี้ แล้ว

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

เอาค่า GDP ต่อหัวแทนที่จะใช้รายได้ครอบครัว แลัวผมเปลี่ยน

and I turn these individual data

ข้อมูลของแต่ละคนไปเป็นข้อมูลระดับภูมิภาค ของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ

into regional data of gross domestic product,

and I take the regions down here,

และนำภูมิภาคนี้มาไว้ที่นี่ ขนาดของวงกลม ยังคงเป็นจำนวนประชากรอยู่

the size of the bubble is still the population.

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

คุณมีกลุ่มประเทศ OECD ตรงนั้น แล้วมีกลุ่ม ประเทศแอฟริกาต่อจากทะเลทรายซาฮาร่าตรงนั้น

and we take off the Arab states there,

และเราแบ่งชาติอาหรับออกมาไว้ตรงนั้น

coming both from Africa and from Asia,

ซึ่งมาจากทั้งแอฟริกาและเอเชีย แล้วเราเอาไปไว้แยกต่างหาก

and we put them separately,

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

เราสามารถขยายแกนนี้ได้ แล้วผมจะเพิ่มมิติใหม่ที่ตรงนี้

by adding the social values there, child survival.

โดยการเพิ่มคุณค่าทางสังคมตรงนั้น คืออัตราการรอดชีวิตของเด็ก

Now I have money on that axis,

ตอนนี้ ผมมีเงินอยู่บนแกนนั้น และมีความ เป็นไปได้ของการรอดชีวิตของเด็กตรงนั้น

and I have the possibility of children to survive there.

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

ในบางประเทศ มีอัตราการรอดชีวิต ของเด็กจนกระทั่งอายุได้ 5 ปี สูงถึง 99.7%

others, only 70.

ส่วนประเทศอื่นมีเพียง 70 และดูหมือนจะมีช่องว่างอยู่ตรงนี้

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

ระหว่าง OECD ลาตินอเมริกา ยุโรปตะวันออก เอเชียตะวันออก

Latin America, East Europe, East Asia,

Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.

ชาติอาหรับ เอเชียใต้ และกลุ่มประเทศแอฟริกา ต่อจากทะเลทรายซาฮาร่า

The linearity is very strong between child survival and money.

ค่าความคลาดเคลื่อนเชิงเส้นระหว่าง อัตราการรอดชีวิตของเด็กและเงินค่อนข้างชัดเจน

But let me split sub-Saharan Africa.

แต่เมื่อผมลองแยกกลุ่มประเทศแอฟริกา ต่อจากทะเลทรายซาฮาร่าออก ซึ่งมีสุขภาพที่ดีตรงนั้น

Health is there and better health is up there.

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

ผมไปที่นี่ แล้วแยกกกลุ่มประเทศแอฟริกาต่อจากทะเลทรายซาฮาร่าออกเป็นแต่ละประเทศ

And when it bursts,

ซึ่งเมื่อแตกออก ขนาดของวงกลมประจำประเทศ คือขนาดของจำนวนประชากร

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

Sierra Leone down there, Mauritius is up there.

ประเทศเซียร์ราลีโอนอยู่ข้างล่างนี้ มอริเทียสอยู่บนนั้น มอริเทียสเป็นประเทศแรก

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

ที่รอดพ้นจากการกีดกั้นการค้า และพวกเขาสามารถขายน้ำตาลได้

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

พวกเขาสามารถขายสินค้าสิ่งทอได้ในข้อตกลง ที่เท่าเทียมกับผู้คนในยุโรปและในอเมริกาเหนือ

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

There's a huge difference [within] Africa.

มีความแตกต่างใหญ่หลวงระหว่างประเทศในแอฟริกา และมีประเทศกาน่าอยู่ตรงกลาง

And Ghana is here in the middle.

In Sierra Leone, humanitarian aid.

ในเซียร์ราลีโอน ความช่วยเหลือด้านมนุษยธรรม

Here in Uganda, development aid.

ในอูกานด้า การช่วยเหลือด้านการพัฒนา เหมาะแก่การลงทุนตรงนั้น

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

กลายเป็นประเทศท่องเที่ยวไป มีความแตกต่างมหาศาล

There's tremendous variation within Africa,

ภายในแอฟริกาซึ่งเราไม่ค่อยจะทำ นั่นคือ เท่าเทียมกันทุกอย่าง

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

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

ผมแยกเอเชียใต้ตรงนี้ อินเดียคือวงกลมใหญ่ตรงกลาง

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

แต่ความแตกต่างอย่างมากระหว่าง ประเทศอัฟกานิสถานและประเทศศรีลังกา

I can split Arab states. How are they?

ผมสามารถแยกชาติอาหรับออกจากกัน พวกเขาเป็นอย่างไร ภูมิอากาศแบบเดียวกันวัฒนธรรมเดียวกัน

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

ศาสนาเดียวกัน แต่มีความแตกต่างกันมาก แม้กระทั่งระหว่างประเทศเพื่อนบ้าน

Even between neighbors --

Yemen, civil war;

ในประเทศเยเมน เกิดสงครามกลางเมือง สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ มีเงินระดับเท่าๆ กันและนำไปใช้อย่างฉลาด

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

Not as the myth is.

ต่างจากในความเชื่อ และนั่นรวมถึงลูกๆ ของคนงานต่างด้าวที่อยู่ในประเทศด้วย

And that includes all the children of the foreign workers

who are in the country.

ข้อมูลมักจะดีกว่าที่คุณคิด หลายๆ คน บอกว่าข้อมูลเป็นสิ่งไม่ดี

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

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

มันมีช่วงข้อมูลที่ไม่แน่นอน แต่เรา ก็สามารถเห็นความแตกต่างได้ดังนี้

กัมพูชา สิงคโปร์ มีความแตกต่างมากกว่า

Cambodia, Singapore.

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

ความอ่อนแอของข้อมูล ทางด้านยุโรปตะวันออก

East Europe: Soviet economy for a long time,

เศรษฐกิจของโซเวียตเป็นเวลานาน แต่พวกเขาก็หลุดพ้นออกมาหลังจาก 10 ปี

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

แตกต่างจากเดิมมากๆ ส่วนนี่คือลาตินอเมริกา

And there is Latin America.

ในปัจจุบันเราไม่ต้องไปถึงคิวบา เพื่อหาประเทศที่มีสุขภาพดีในลาตินอเมริกา

Today, we don't have to go to Cuba

to find a healthy country in Latin America.

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

ชิลีจะมีอัตราการเสียชีวิตของเด็ก ต่ำกว่าคิวบาในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

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

และที่นี่เรามีประเทศที่มีรายได้สูงในกลุ่ม OECD

And we get the whole pattern here of the world,

แล้วเราก็จะได้รูปแบบของทั้งโลกมา

which is more or less like this.

ซึ่งไม่น่าต่างจากที่นี่เท่าไหร่ และเมื่อเราดู

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

ว่าเป็นอย่างไร ในช่วงปี 1960 เริ่มมีการเปลี่ยนแปลง 1960

in 1960, it starts to move.

This is Mao Zedong. He brought health to China.

นี่คือประธานเหมาเจ๋อตง เขานำสุขภาพที่ดี มาสู่จีนหลังจากนั้นเขาก็ตายไป

And then he died.

And then Deng Xiaoping came and brought money to China,

หลังจากนั้น เติ้งเสี่ยวผิงเข้ามาดำรงตำแหน่ง และนำความมั่งคั่งมาสู่จีน และพาจีนเข้าสู่เวทีโลกอีกครั้ง

and brought them into the mainstream again.

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

และเราได้เห็นประเทศที่เคลื่อนไป ในทิศทางที่แตกต่างกันแบบนี้

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

ซึ่งทำให้เป็นการยาก

ที่จะยกตัวอย่างประเทศที่แสดงรูปแบบของโลก

which shows the pattern of the world.

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

ผมขอพาคุณกลับมาที่นี่ ประมาณปี 1960

ผมอยากเปรียบเทียบเกาหลีใต้ ซึ่งก็คือตรงนี้ กับบราซิล

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

with Brazil, which is this one.

ซึ่งคืออันนี้ สลากอยู่ห่างจากผมมาก แล้วผมอยากจะเปรียบเทียบอูกานด้า

The label went away for me here.

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

ซึ่งอยู่ตรงนั้น แล้วพอผมเร่งเวลาต่อไปแบบนี้

I can run it forward, like this.

คุณจะเห็นได้ว่าเกาหลี มีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วมาก

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

whereas Brazil is much slower.

ในขณะที่บราซิลจะช้ากว่ามาก

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

และหากเราย้อนกลับมาอีกครั้ง ตรงนี้ แล้วเราลองจับตาการเคลื่อนไหวของพวกเขาแบบนี้

you can see again

คุณจะเห็นอีกครั้งว่าความเร็วของการพัฒนา

that the speed of development is very, very different,

นั้นต่างกันมาก และทั้ง 2 ประเทศเคลื่อนที่ไปใน

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

ในอัตราที่ค่อนข้างเหมือนกันในด้านเงิน และสุขภาพ แต่ดูเหมือนว่าคุณจะ

as money and health,

but it seems you can move much faster

เคลื่อนได้เร็วกว่า หากคุณมีสุขภาพดี ก่อนแทนที่จะมีความร่ำรวยก่อน

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

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

และเพื่อแสดงให้เห็น คุณสามารถใช้วิธีเดียวกัน กับสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์

They came from here, a mineral country.

พวกเขามาจากจุดนี้ โดยที่เป็นประเทศ ผู้ส่งออกแร่ และส่งออกน้ำมัน

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

พวกเขาร่ำรวย แต่สุขภาพไม่สามารถ หาซื้อได้จากซุปเปอร์มาเก็ต

but health cannot be bought at the supermarket.

คุณต้องลงทุนในเรื่องสุขภาพ คุณต้องให้การศึกษาแก่เด็กๆ

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

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

คุณต้องฝึกพนักงานดูแลสุขภาพ คุณต้องให้การศึกษาแก่ประชากร

And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.

และ Sheikh Sayed ก็ทำได้ดีเลยทีเดียว

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

และถึงแม้ว่ามีราคาน้ำมันที่ตกลง เขาก็พาประเทศของเขาขึ้นมาอยู่ที่นี่

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

ดังนั้น เราได้มีรูปแบบหลักในโลกมากขึ้น

where all countries tend to use their money

เมื่อทุกประเทศมักจะใช้เงินงบประมาณ

better than they used it in the past.

ได้ดีกว่าที่พวกเขาเคยใช้มาในอดีต ซึ่งในปัจจุบันก็ไม่แตกต่างกันมาก

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

เมื่อคุณดูที่ข้อมูลเฉลี่ยของประเทศ ข้อมูลจะเป็นแบบนี้

they are like this.

That's dangerous, to use average data,

นี่เป็นสิ่งอันตรายมากที่จะใช้ข้อมูลเฉลี่ย เพราะมีความแตกต่าง

because there is such a lot of difference within countries.

มากภายในประเทศเหล่านั้น ดังนั้นถ้าผมดูที่นี่ เราจะเห็น

So if I go and look here,

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

ว่าอูกานด้าในปัจจุบันอยู่ในตำแหน่ง ที่เกาหลีใต้เคยอยู่เมื่อปี 1960 และหากผม

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

แยกอูกานด้าออกก็จะเห็นความแตกต่างมากภาย ในอูกานด้า นี่คือลำดับชั้นของเศรษฐานะของอูกานด้า

These are the quintiles of Uganda.

The richest 20 percent of Ugandans are there.

กลุ่มประขากรที่ร่ำร่วยที่สุดจำนวน 20% ของอูกานด้าอยู่นั่น

The poorest are down there.

กลุ่มที่จนที่สุดอยู่ที่นี่ หากผมแยก แอฟริกาใต้ออกจะเป็นอย่างนี้

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

And if I go down and look at Niger,

และหากลงไปดูไนเจอร์ ซึ่งมึความอดอยากแร้งแค้นมาก

where there was such a terrible famine [recently],

ท้ายที่สุด จะเป็นแบบนี้ กลุ่มที่ยากจน ในไนเจอร์จำนวน 20% อยู่ตรงโน้น

it's like this.

The 20 percent poorest of Niger is out here,

and the 20 percent richest of South Africa is there,

และ 20% ที่รวยที่สุดของแอฟริกาใต้จะอยู่ที่นั่น

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

แต่เรามักจะอภิปรายกันถึงวิธีแก้ไขปัญหาในแอฟริกา

Everything in this world exists in Africa.

แอฟริกามีทุกอย่างในโลกนี้ และคุณไม่สามารถ

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

ปรึกษาถึงการแจกจ่ายยาสำหรับโรค HIV สำหรับลำดับชั้นของเศรษฐานะบนนี้

for that quintile up here

with the same strategy as down here.

ด้วยยุทธศาตร์เดียวกันกับที่ด้านล่างนี้ การพัฒนาของโลก

The improvement of the world must be highly contextualized,

ต้องทำแบบดูตามความเป็นจริงโดยละเอียด และไม่ถูกต้องที่จะทำ

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

ในระดับภูมิภาค เราจะต้องลงลึก ในรายละเอียดมากกว่านั้น

We must be much more detailed.

เราพบว่านักศึกษาตื่นเต้นมาก เมื่อมีโอกาสได้ใช้สิ่งนี้

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

And even more, policy makers and the corporate sectors

โดยเฉพาะนักวางแผนนโยบาย และกลุ่มธุรกิจก็อยากที่จะเห็น

would like to see how the world is changing.

ว่าโลกกำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร แล้วทำไมมันถึงไม่เกิดขึ้น

Now, why doesn't this take place?

Why are we not using the data we have?

ทำไมเราถึงไม่ใช้ข้อมูลที่เรามี เรามีข้อมูลอยู่ในสหประชาชาติ

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

ในสำนักสถิติแห่งชาติ

and in universities and other nongovernmental organizations.

และในมหาวิทยาลัยและองค์กรเอกชนอื่นๆ

Because the data is hidden down in the databases.

เพราะว่าข้อมูลถูกซ่อนลึกอยู่ในฐานข้อมูล

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

เรามีสาธารณชนและอินเตอร์เน็ตแล้ว แต่เราไม่ได้ใช้สิ่งเหล่านี้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

but we have still not used it effectively.

All that information we saw changing in the world

ข้อมูลที่เราได้เห็นที่เปลี่ยนแปลงในโลก

does not include publicly funded statistics.

ยังไม่รวมถึงข้อมูลทางสถิติที่สาธารณะ ให้การสนับสนุน มีหน้าเว็บไซต์บางหน้า

There are some web pages like this, you know,

เช่นหน้านี้ แต่ข้อมูลได้รับการหล่อเลี้ยง มาจากฐานข้อมูล

but they take some nourishment down from the databases,

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

แต่พวกเขากลับตั้งราคากับข้อมูล รหัสผ่านที่งี่เง่า และข้อมูลสถิติที่น่าเบื่อ

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ) (ปรบมือ)

And this won't work.

(Applause)

และวิธีนี้ไม่ได้ผล แล้วอะไรคือ สิ่งที่จำเป็นล่ะ เรามีฐานข้อมูล

So what is needed? We have the databases.

It's not a new database that you need.

คุณไม่ต้องการฐานข้อมูลใหม่ เรามีเครื่องมือช่วยออกแบบที่วิเศษ

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

และหลายๆ สิ่งถูกเพิ่มเข้าไป เราจึงได้เริ่ม

So we started a nonprofit venture linking data to design,

การลงทุนที่ไม่หวังผลกำไรที่เราเรียกว่า เชื่อมข้อมูลเข้ากับการออกแบบ --

we called "Gapminder,"

เราเรียกว่า Gapminder ได้ชื่อมาจาก รถไฟใต้ดินของลอนดอนซึ่งเขาเตือนคุณว่า

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

"mind the gap" ซึ่งเราคิดว่า Gapminder เหมาะสมดี

So we thought Gapminder was appropriate.

เราได้เริ่มพัฒนาซอฟท์แวร์ที่สามารถ เชื่อมโยงข้อมูลได้แบบนี้

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

ไม่ได้เป็นการยากนัก แต่เราต้องใช้เวลาเป็นปีๆ และเราได้ทำสื่ออนิเมชั่น

And it wasn't that difficult.

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

You can take a data set and put it there.

คุณสามารถนำชุดข้อมูลมาไว้ที่นี่

We are liberating UN data, some few UN organization.

เราปลดปล่อยข้อมูลของสหประชาชาติ องค์กรของสหประชาชาติบางแห่ง

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

บางประเทศยินยอมว่าฐานข้อมูล ของเขาสามารถออกสูสายตาชาวโลกได้

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

แต่สิ่งที่เราต้องการจริงๆ คือ ฟังชั่นการหาข้อมูล

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

ฟังชั่นการหาข้อมูลที่เราสามารถคัดลอกข้อมูล ได้ถึงรูปแบบที่สามารถทำการหาได้

and get it out in the world.

และเผยแพร่ข้อมูลสู่โลก และเมื่อเราลองไปถามความเห็นจากแหล่งข้อมูลต่างๆ

And what do we hear when we go around?

ผมได้ทำการศึกษาทางมนุษยวิทยา กับหน่วยสถิติหลัก ทุกคนพูดว่า

I've done anthropology on the main statistical units.

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

"เป็นไปไม่ได้ ไม่สามารถทำได้ ข้อมูลของเรานั้นเฉพาะเจาะจง

Our information is so peculiar in detail,

so that cannot be searched as others can be searched.

ในรายละเอียดอย่างมาก จึงไม่สามารถ ทำการค้นหาเหมือนอย่างข้อมูลอื่นๆ ได้

We cannot give the data free to the students,

เราไม่สามารถให้ข้อมูลฟรีแก่นักศึกษา แก่ผู้ประกอบการของโลกได้"

free to the entrepreneurs of the world."

แต่นี่คือสิ่งที่เราอยากจะเห็นใช่ไหม

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

ข้อมูลสถิติที่สาธารณะสนับสนุน ทุนจะอยู่ข้างล่างนี้

The publicly funded data is down here.

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

และเราอยากให้ดอกไม้แห่งความรู้ เจริญงอกงามในอินเตอร์เน็ต

One of the crucial points is to make them searchable,

และหนึ่งในสิ่งสำคัญยิ่งคือการที่จะ ทำให้ข้อมูลถูกค้นหาได้ จากนั้นผู้คนสามารถใช้

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

เครื่องมือออกแบบที่แตกต่างกัน เพื่อแสดงข้อมูลแบบนั้น

และผมมีข่าวดีมากมาบอกคุณ ผมมีข่าวดีว่าในตอนนี้

And I have pretty good news for you.

I have good news that the [current],

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

หัวหน้ากองสถิติของสหประชาขาติ ไม่ได้บอกว่าเป็นไปไม่ได้

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

เขาแค่บอกว่า "เราไม่สามารถทำได้"

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

And that's a quite clever guy, huh?

ต้องนับว่าเขาเป็นคนฉลาดมากคนหนึ่งเลย ใช่ไหม

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

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

ดังนั้น เราจะเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นมากมาย กับข้อมูลในอนาคตอันใกล้

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

เราจะสามารถดูการกระจายรายได้ ในวิธีที่ใหม่โดยสิ้นเชิง

This is the income distribution of China, 1970.

นี่คือการกระจายรายได้ของจีนในปี 1970

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

การกระจายรายได้ของสหรัฐฯ ในปี 1970

Almost no overlap.

แทบจะไม่มีการเหลื่อมล้ำกันเลย แล้วได้เกิดอะไรขึ้น

Almost no overlap.

And what has happened?

What has happened is this:

สิ่งที่เกิดขึ้นคือ จีนกำลังเจริญเติบโต ไม่ได้เท่าเทียมกันอีกต่อไป

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

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

และได้มาปรากฏอยู่ตรงนี้ คอยตามหลังสหรัฐฯ ไป

almost like a ghost, isn't it?

เหมือนผีเลยว่ามั้ย

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

It's pretty scary.

มันค่อนข้างน่ากลัว แต่ผมคิดว่า การมีข้อมูลทั้งหมดนี้เป็นสิ่งสำคัญ

(Laughter)

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

We need really to see it.

เราจำเป็นต้องดูข้อมูลจริงๆ และแทนที่จะดูที่นี่

And instead of looking at this,

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

ในที่สุด ผมอยากจะแสดงต่อ ผู้ใช้งานอินเตอร์เน็ตนับพัน

In this software, we access about 500 variables

ในซอฟท์แวร์นี้ เราเข้าถึงตัวแปรประมาณ 500 ตัว จากประเทศทั้งหมดได้อย่างง่ายดาย

from all the countries quite easily.

ถึงจะใช้เวลาพอสมควรในการเปลี่ยน

It takes some time to change for this,

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

แต่บนแกนเหล่านี้ คุณสามารถจะได้ตัวแปรใดๆ ที่ต้องการได้ค่อนข้างง่ายดีเดียว

โดยการตั้งฐานข้อมูลที่เข้าถึงได้ฟรี

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

to get them searchable, and with a second click,

การทำให้ฐานข้อมูลสามารถถูกค้นหาได้ และด้วยการคลิกครั้งที่สอง

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

จะนำมาอยู่ในรูปแบบกราฟิกที่คุณ สามารถเข้าใจข้อมูลได้ทันที

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

นักสถิติกลับไม่ชอบวิธีนี้ เพราะพวกเขาบอกว่า

that this will not show the reality;

วิธีนี้จะไม่แสดงความเป็นจริง เราจำเป็น ต้องมีกรรมวิธีวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

we have to have statistical, analytical methods.

แต่นี่เป็นการสร้างข้อมูลสมมุติฐาน

But this is hypothesis-generating.

I end now with the world.

ผมจะจบด้วยโลกของเรา ตรงนั้น อินเตอร์เน็ตกำลังมา

There, the internet is coming.

The number of internet users are going up like this.

จำนวนผู้ใช้อินเตอร์เน็ตเพิ่มขึ้นแบบนี้ และนี่คือ GDP ของประชากรต่อหัว

This is the GDP per capita.

และเป็นเทคโนโลยีแบบใหม่ที่เข้ามา แต่ก็น่าแปลกใจที่เทคโนโลยีนี้

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

how well it fits to the economy of the countries.

เข้ากันได้กับเศรษฐกิจของประเทศ เพราะฉะนั้น คอมพิวเตอร์ราคาประหยัด

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

จึงมีความสำคัญมาก แต่ก็ถือเป็นแนวโน้มที่ดี

But it's a nice tendency.

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

เหมือนกับว่าโลกแบนลงใช่ไหม ประเทศเหล่านี้

These countries are lifting more than the economy,

พัฒนามากกว่าเพียงด้านเศรษฐกิจ และเป็นสิ่งน่าสนใจอย่างยิ่ง

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

ที่จะติดตามสถานการณ์ในปีต่อไป ซึ่งผมอยากทำได้

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

ด้วยข้อมูลที่สาธารณะออกทุน ขอบคุณทุกคนมากครับ

Thank you very much.

(Applause)

(เสียงปรบมือ)