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

Hans Rosling görecek olacağınız en iyi istatistikleri gösteriyor

2,158,080 views

2007-01-14 ・ TED


New videos

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

Hans Rosling görecek olacağınız en iyi istatistikleri gösteriyor

2,158,080 views ・ 2007-01-14

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Gözden geçirme: Koray Al
00:25
About 10 years ago, I took on the task to teach global development
0
25626
4355
Yaklaşık 10 yıl önce, İsveçli lisans öğrencilerine küresel kalkınma
dersi vermeyi kabul etmiştim. Bu, yaklaşık 20 yıl boyunca
00:30
to Swedish undergraduate students.
1
30005
2146
00:32
That was after having spent about 20 years,
2
32175
2881
Afrika kurumlarıyla Afrika'daki açlık üzerine araştırma yaptıktan sonra idi,
00:35
together with African institutions,
3
35080
1877
00:36
studying hunger in Africa.
4
36981
1598
yani artık dünya hakkında biraz bilgi sahibi olmam beklenirdi.
00:38
So I was sort of expected to know a little about the world.
5
38603
3998
Tıp fakültemizde, Karolinska Enstitüsü’nde,
00:42
And I started, in our medical university, Karolinska Institute,
6
42625
3351
00:46
an undergraduate course called Global Health.
7
46000
3530
Küresel Sağlık adını verdiğimiz bir lisans dersi açtım. Ama elinize o imkan
00:49
But when you get that opportunity, you get a little nervous.
8
49554
2822
geçtiğinde biraz geriliyorsunuz. Bize gelecek olan bu öğrencilerin
00:52
I thought, these students coming to us actually have the highest grade
9
52400
3334
İsveç okullarında alınabilecek en yüksek dereceye
00:55
you can get in the Swedish college system,
10
55758
2023
sahip olduklarını düşündüm, yani onlara öğreteceğim her şeyi
00:57
so I thought, maybe they know everything I'm going to teach them about.
11
57805
3365
biliyor olabilirlerdi. Bu yüzden geldikleri zaman onlara bir ön test yaptım.
01:01
So I did a pretest when they came.
12
61194
1997
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
13
63215
3493
Ve bana çok şey öğreten sorulardan biri şuydu:
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
14
66732
4269
“Bu beş çift arasında en yüksek çocuk ölüm oranına sahip olan ülke hangisidir?”
Birinin çocuk ölüm oranı diğerinin iki katı olacak şekilde
01:11
And I put them together so that in each pair of countries,
15
71890
3070
01:14
one has twice the child mortality of the other.
16
74984
3445
ülkeleri eşleştirdim. Ve bu, bilgilerin
01:18
And this means that it's much bigger, the difference,
17
78453
4245
belirsizliğinin yanında çok daha büyük bir fark.
01:22
than the uncertainty of the data.
18
82722
1802
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
19
84548
2311
Sizi burada teste tabi tutmayacağım ama aralarında en yüksek olanı
01:26
which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
20
86883
4327
Türkiye, Polonya, Rusya, Pakistan ve Güney Afrika.
01:31
And these were the results of the Swedish students.
21
91234
2422
İsveçli öğrencilerin verdikleri cevaplar şöyleydi. Çok dar bir
01:33
I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow.
22
93680
3170
güven aralığı oluşturdum ve mutlu oldum tabii ki:
01:36
And I got happy, of course -- a 1.8 right answer out of five possible.
23
96874
3985
Her beş cevaptan 1.8’i doğru idi. Bu demek oluyor ki
01:40
That means there was a place for a professor of international health
24
100883
3211
artık bir uluslar arası sağlık profesörü için ihtiyaç vardı
01:44
and for my course.
25
104118
1166
(Gülüşmeler) ve vereceğim kurs için de.
01:45
(Laughter)
26
105308
1033
01:46
But one late night, when I was compiling the report,
27
106365
4039
Bir gece geç vakit, raporumu düzenlerken
01:50
I really realized my discovery.
28
110428
2566
buluşumun farkına vardım. İsveç'in en
01:53
I have shown that Swedish top students know, statistically,
29
113018
4925
başarılı öğrencilerinin dünya hakkında, istatiksel anlamda,
01:57
significantly less about the world than the chimpanzees.
30
117967
3009
şempanzelerden daha az bilgiye sahip olduklarını ispatladım.
02:01
(Laughter)
31
121000
1976
(Gülüşmeler.)
02:03
Because the chimpanzee would score half right
32
123000
3459
Çünkü bir şempanzeye Sri Lanka ve Türkiye için
02:06
if I gave them two bananas with Sri Lanka and Turkey.
33
126483
2630
muz verseydim yarısını doğru cevaplardı. Problemlerin yarısı doğru cevaplanırdı.
02:09
They would be right half of the cases. But the students are not there.
34
129137
3422
Ama öğrenciler bunu başaramadı. Benim için sorun bilgisizlik değildi:
02:12
The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.
35
132583
4215
asıl sorun ön yargılı düşüncelerdi.
02:16
I did also an unethical study
36
136822
2737
Ayrıca Karolinska Enstitüsündeki hocalar üzerinde etik olmayan bir araştırma yaptım
02:19
of the professors of the Karolinska Institute,
37
139583
2527
(Gülüşmeler.)
02:22
which hands out the Nobel Prize in Medicine,
38
142134
2541
bu araştırma sonucu Nobel Tıp Ödülü veriliyor
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
39
144699
2296
ve hocalar da şempanzelerle eşit düzeyde.
(Gülüşmeler.)
02:27
(Laughter)
40
147019
2435
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
41
149478
4183
Ve bu anda gerçekten iletişime ihtiyaç olduğunu anladım,
02:33
because the data of what's happening in the world
42
153685
2904
çünkü dünyada olup bitenlerle ilgili veriler
02:36
and the child health of every country
43
156613
1961
ve her ülkenin çocuk sağlığı çok iyi biliniyor.
02:38
is very well aware.
44
158598
1337
02:39
So we did this software, which displays it like this.
45
159959
2767
Bunu gösteren yazılım geliştirdik: Buradaki her baloncuk bir ülkeyi temsil ediyor.
02:42
Every bubble here is a country.
46
162750
1958
02:44
This country over here is China.
47
164732
4989
Burada gördüğünüz ülke Çin. Bu, Hindistan.
02:49
This is India.
48
169745
1163
02:50
The size of the bubble is the population,
49
170932
2247
Baloncuğun büyüklüğü nüfusu temsil ediyor ve bu eksenin üzerine doğurganlık oranını koyuyorum.
02:53
and on this axis here, I put fertility rate.
50
173203
3556
02:56
Because my students, what they said
51
176783
2443
Çünkü öğrencilerimin, dünyaya baktıklarında
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
52
179250
2559
ve ben onlara
03:01
"What do you really think about the world?"
53
181833
2723
“Dünya hakkında gerçekten ne düşünüyorsunuz?” diye sorduğumda,
laf arasında, ders kitabının genelde Tenten olduğunu ilk kez öğrenmiştim,
03:04
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
54
184580
3269
03:07
(Laughter)
55
187873
1045
(Gülüşmeler.)
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
56
188942
2515
Şu cevabı aldım: “Dünya halen ‘biz’ ve ‘onlar’dan oluşuyor.
03:11
And 'we' is the Western world and 'them' is the Third World."
57
191481
3453
Biz Batı Dünyası oluyoruz ve onlar Üçüncü Dünya oluyor.”
“Peki Batı Dünyası’ndan kastınız ne?” diye sordum.
03:15
"And what do you mean with 'Western world?'" I said.
58
195381
2510
03:17
"Well, that's long life and small family.
59
197915
1977
“Yani, uzun yaşam süresi ve küçük bir aile. Üçüncü Dünya’da ise kısa yaşam süresi ve büyük bir aile.”
03:19
And 'Third World' is short life and large family."
60
199916
2388
Bunu burada gösterebilirim. Doğurganlık oranını buraya koyuyorum: kadın başına
03:23
So this is what I could display here.
61
203058
2385
03:25
I put fertility rate here --
62
205467
1657
03:27
number of children per woman: one, two, three, four,
63
207148
3138
çocuk sayısı, bir, iki, üç, dört, kadın başına sekiz çocuğa kadar çıkıyor.
03:30
up to about eight children per woman.
64
210310
2031
03:32
We have very good data since 1962, 1960, about,
65
212365
3980
1962, yaklaşık 1960 yılından beri bütün ülkelerin aile büyüklüğü ile ilgili çok iyi verilere sahibiz.
03:36
on the size of families in all countries.
66
216369
2033
03:38
The error margin is narrow.
67
218426
1375
Yanılma payı küçük. Buraya doğumda ortalama yaşam süresini koyuyorum.
03:39
Here, I put life expectancy at birth,
68
219825
2008
03:41
from 30 years in some countries, up to about 70 years.
69
221857
3467
Bazı ülkelerde 30 yaşından 70 yaşına kadar çıkıyor.
03:45
And in 1962, there was really a group of countries here
70
225348
3403
Ve 1962 yılı, o zamanlar burada bir grup ülke vardı,
03:48
that were industrialized countries,
71
228775
1857
sanayileşmiş ülkeler ve onların küçük aileleri ve uzun yaşam süreleri vardı.
03:50
and they had small families and long lives.
72
230656
3094
03:53
And these were the developing countries.
73
233774
2100
Ve bunlar da gelişmekte olan ülkeler:
03:55
They had large families and they had relatively short lives.
74
235898
3041
Büyük aileleri ve nispeten kısa yaşam süreleri vardı.
03:58
Now, what has happened since 1962? We want to see the change.
75
238963
3681
Şimdi 1962’den bu yana ne oldu? Değişimi görmek istiyoruz.
04:02
Are the students right? It's still two types of countries?
76
242668
2937
Öğrenciler haklı mı? Halen iki tip ülke mi var?
04:05
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
77
245629
3736
Yoksa bu gelişmekte olan ülkelerin aileleri küçüldü ve burada mı yaşıyor?
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
78
249389
2298
Yoksa yaşam süreleri uzadı ve şurada mı yaşıyorlar?
04:11
Let's see. We start the world, eh?
79
251711
1841
Bir bakalım. O zaman dünyayı durdurduk. Bunların hepsi, mevcut olan
04:13
This is all UN statistics that have been available.
80
253576
2486
Birleşmiş Milletler istatistikleri. Başlıyoruz. Orada, görebiliyor musunuz?
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
Burası Çin. Burada daha iyi bir sağlığa doğru ilerliyor ve burada düzeliyor.
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
83
260922
3645
Tüm yeşil Latin Amerika ülkeleri küçük ailelere doğru ilerliyor.
Sarı olanlar Arap ülkeleri
04:24
Your yellow ones here are the Arabic countries,
84
264591
2422
ve onların aileleri daha da büyüyor – hayır, yaşam süreleri uzuyor, ama aileleri büyümüyor.
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
Afrikan ülkeleri aşağıdaki yeşil olanlar. Hala burada kalıyorlar.
04:33
This is India; Indonesia is moving on pretty fast.
87
273608
2641
Bu, Hindistan. Endonezya bayağı hızlı ilerliyor.
04:36
In the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries.
88
276273
4106
(Gülüşmeler.)
Ve burada 80’li yıllarda, Bangladeş halen Afrika ülkeleri arasında bulunuyor.
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s --
89
280403
3228
Ama şimdi, Bangladeş, 80’li yıllarda bir mucize oluyor:
04:43
the imams start to promote family planning,
90
283655
2413
İmamlar aile planlamasını desteklemeye başlıyor.
04:46
and they move up into that corner.
91
286092
1747
Bu noktaya çıkıyorlar. Ve 90’lı yıllarda Afrika ülkelerinin ortalama yaşam süresini
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
düşüren korkunç HIV salgını baş gösteriyor
04:54
And the rest of them all move up into the corner,
94
294718
3648
ve tüm diğerleri uzun yaşam süreleri ve
04:58
where we have long lives and small family,
95
298390
2386
küçük ailelerin olduğu bu köşeye yerleşiyor ve tamamen yeni bir dünya var oluyor.
05:00
and we have a completely new world.
96
300800
2114
05:02
(Applause)
97
302938
3214
(Alkış.)
05:13
(Applause ends)
98
313561
1097
05:15
Let me make a comparison directly
99
315567
1813
Amerika Birleşik Devletleri ve Vietnam arasında doğrudan bir karşılaştırma yapalım.
05:17
between the United States of America and Vietnam.
100
317404
3014
05:20
1964:
101
320442
1199
1964: Amerika’da küçük aileler ve uzun yaşam süresi var;
05:22
America had small families and long life;
102
322538
2611
05:25
Vietnam had large families and short lives.
103
325173
3349
Vietnam’da geniş aileler ve kısa yaşam süreleri. Ve olan şey şu:
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
Savaş zamanındaki veriler, tüm ölümlere rağmen
05:35
there was an improvement of life expectancy.
106
335218
2229
yaşam süresinde bir iyileşme olduğunu gösteriyor. Yıl sonunda,
05:37
By the end of the year, family planning started in Vietnam,
107
337471
2784
Vietnam’da aile planlaması başlatıldı ve daha küçük aileler kurmayı seçtiler.
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
Ve Amerika Birleşik Devletleri ise yaşam süresini uzatmayı seçti,
05:44
keeping family size.
110
344590
1188
aile büyüklüğünü değiştirmeden. Ve şimdi 80’li yıllarda
05:45
And in the '80s now, they give up Communist planning
111
345802
3605
bu komünist planlamadan vazgeçip, piyasa ekonomisine yöneliyorlar,
05:49
and they go for market economy,
112
349431
1507
05:50
and it moves faster even than social life.
113
350962
2010
ve bu, sosyal hayattan bile daha hızlı bir şekilde ilerliyor. Ve bugün, 2003’te,
05:52
And today, we have in Vietnam
114
352996
2336
Vietnam’ın ortalama yaşam süresi ve aile büyüklüğü, Amerika Birleşik Devletleri’nin
05:55
the same life expectancy and the same family size
115
355356
4802
1974’te savaşın sonundaki ortalama yaşam süresi ve aile büyüklüğü ile aynı.
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
Verilere bakmazsak, sanırım hepimiz
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
Asya’daki muazzam değişimi küçümsüyoruz. Daha bizler
06:14
which was in social change before we saw the economic change.
120
374078
4691
ekonomik değişimleri görmeden onlar sosyal değişim yaşıyorlardı.
06:18
So let's move over to another way here
121
378793
2367
Burada dünyadaki gelir dağılımını gösterebileceğimiz
06:21
in which we could display the distribution in the world
122
381184
4487
başka bir yönteme bakalım. Bu, dünyadaki insanların gelir dağılımı.
06:25
of income.
123
385695
1280
06:26
This is the world distribution of income of people.
124
386999
3696
Günde bir dolar, 10 dolar veya 100 dolar.
06:31
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
125
391499
3846
Artık zengin ve fakir arasında bir uçurum yok. Bu bir efsane.
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
Burada küçük bir tepe var. Her yerde insan var.
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
Gelirin nerede bittiğine bakarsak eğer – gelir -
06:48
this is 100 percent of the world's annual income.
130
408269
4195
bu dünyadaki yıllık gelirin yüzde 100’ü. Ve en zengin yüzde 20’si
06:52
And the richest 20 percent,
131
412488
2465
06:54
they take out of that about 74 percent.
132
414977
4119
yıllık gelirin yüzde 74’ünü oluşturuyor. Ve en fakir yüzde 20'si ise
06:59
And the poorest 20 percent, they take about two percent.
133
419120
4916
yıllık gelirin yüzde 2’sini oluşturuyor. Ve bu, gelişmekte olan
07:04
And this shows that the concept of developing countries
134
424060
2755
07:06
is extremely doubtful.
135
426839
1567
ülkeler kavramının oldukça şüpheli olduğunu gösteriyor. Hepimiz yardım düşünüyoruz,
07:08
We think about aid,
136
428430
1881
07:10
like these people here giving aid to these people here.
137
430335
3613
buradaki insanların buradakilere yardımda bulunması gibi. Ortada,
07:13
But in the middle, we have most of the world population,
138
433972
3120
dünya nüfusunun çoğunluğu bulunuyor ve onlar gelirin sadece yüzde 24’üne sahipler.
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
Başka şekillerde de duymuştuk. Bunlar kim peki?
07:21
And who are these?
141
441429
2701
Farklı olan ülkeler nerede? Size Afrika’yı göstereyim.
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
Bu, Afrika. Dünya nüfusunun yüzde 10’unu oluşturuyor, çoğu yoksulluk içinde.
07:30
Ten percent of the world population,
145
450078
1763
07:31
most in poverty.
146
451865
1166
Bu OECD. Zengin ülke. Birleşik Devletleri’nin bir devlet kulübü.
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
Ve onlar bu tarafta bulunuyor. Afrika ile OECD arasında bayağı çakışma var.
07:42
And this is Latin America.
149
462894
1348
Ve burası Latin Amerika. Latin Amerika’da dünya üzerinde
07:44
It has everything on this earth, from the poorest to the richest
150
464266
3355
bulabileceğiniz, en fakirinden en zenginine kadar herkes var.
07:47
in Latin America.
151
467645
1373
Ve onun üstüne, Doğu Avrupa’yı, Doğu Asya’yı
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
ve Güney Asya’yı koyabiliriz. Ve geçmişe bakarsak,
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
1970’li yıllarda durum nasıldı? O zamanlar daha çok tümsekmiş.
08:00
Then, there was more of a hump.
156
480643
2522
Ve tam yoksulluk içinde yaşayanlar Asyalılarmış.
08:04
And most who lived in absolute poverty were Asians.
157
484242
3759
Dünya’daki sorun Asya’daki yoksullukmuş. Şimdi dünyayı ileri döndürün,
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
nüfus artarken, yüz milyonlarca Asyalı yoksulluktan kurtulurken
08:16
there are hundreds of millions in Asia getting out of poverty,
161
496774
3313
başkalarının yoksulluğa düştüğünü göreceksiniz
08:20
and some others getting into poverty,
162
500111
1965
ve bugün böyle bir modelle karşı karşıyayız.
08:22
and this is the pattern we have today.
163
502100
1901
Dünya Bankası’nın en iyi tahminine göre böyle olacak
08:24
And the best projection from the World Bank
164
504025
2071
08:26
is that this will happen,
165
506120
1914
ve dünyamız bölünmeyecek. İnsanların çoğu ortada olacak.
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
Bu elbette ki logaritmik bir ölçek,
08:33
but our concept of economy is growth with percent.
169
513900
3397
ama ekonomi konseptimiz, oranlı artış. Bunu
08:37
We look upon it as a possibility of percentile increase.
170
517321
5285
yüzdelik artış olarak görüyoruz. Bunu değiştiriyorum,
08:42
If I change this and take GDP per capita instead of family income,
171
522630
4824
aile geliri yerine GSYİH’yı alıyorum ve
08:47
and I turn these individual data
172
527478
3771
gayri safi yurtiçi hasılanın kişisel verilerini bölgesel veriler olarak değiştiriyorum
08:51
into regional data of gross domestic product,
173
531273
3276
08:54
and I take the regions down here,
174
534573
1888
ve buradaki bölgeleri alıyorum, bu baloncuğun büyüklüğü halen nüfusu temsil ediyor.
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
OECD orada, sahra-altı Afrika orada
09:01
and we take off the Arab states there,
177
541970
2241
Afrika ve Asya’daki Arap devletlerini kaldırıyoruz
09:04
coming both from Africa and from Asia,
178
544235
2218
ve onları ayrı bir yere koyuyoruz,
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
şimdi bu ekseni genişletebiliriz, ona yeni bir boyut verebilirim,
09:13
by adding the social values there, child survival.
181
553288
3349
toplumsal değerleri buraya ekliyoruz, çocukların hayatta kalma oranı.
09:16
Now I have money on that axis,
182
556661
1728
Şimdi, bu eksende para var ve burada çocukların hayatta kalma oranı.
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
Bazı ülkelerde çocukların yüzde 99.7’si beş yaşına kadar hayatta kalıyor;
09:25
others, only 70.
185
565461
1725
diğer ülkelerde bu oran sadece yüzde 70. Ve sanki burada
09:27
And here, it seems, there is a gap between OECD,
186
567210
3268
OECD, Latin Amerika, Doğu Avrupa, Doğu Asya,
09:30
Latin America, East Europe, East Asia,
187
570502
3254
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
188
573780
3885
Arap ülkeleri, Güney Asya ve sahra-altı Afrika arasında bir uçurum var gibi.
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
189
577689
4908
Çocukların hayatta kalması ile para arasındaki doğrusallık çok güçlü.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa.
190
582621
3296
Sahra-altı Afrika’yı bölmeme izin verin. Sağlık burada ve yüksek sağlık burada.
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
Buraya gidip sahra-altı Afrika’yı ülkelere bölebilirim.
09:55
And when it bursts,
193
595375
1202
Ve bölündüğünde, bu ülke baloncuğun büyüklüğü nüfusun büyüklüğü oluyor.
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
Sierra Leone burada. Mauritius burada. Mauritius dış ticaret engellerini aşan
10:02
Mauritius was the first country to get away with trade barriers,
196
602835
3656
ilk ülkeydi ve kendi şekerlerini satmaya başladılar.
10:06
and they could sell their sugar, they could sell their textiles,
197
606515
3525
Tekstil ürünlerini tıpkı Avrupa’daki ve Kuzey Amerika’daki insanlar gibi eşit koşullarda satmayı başardılar.
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
Afrika ile burada ortada bulunan Gana arasında çok büyük bir fark var.
10:15
And Ghana is here in the middle.
200
615958
1868
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
201
617850
2592
Sierra Leone’ye insani yardım yapılıyor.
10:20
Here in Uganda, development aid.
202
620466
3310
Uganda’ya kalkınma yardımı yapılıyor. Burası, yatırım yapma zamanı, orada ise,
10:23
Here, time to invest; there, you can go for a holiday.
203
623800
3295
tatile gidebilirsiniz. Afrika içinde nadiren
10:27
There's tremendous variation within Africa,
204
627119
2742
yapmış olduğumuz bir farklılık bu, her şeyin eşit olması.
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
Güney Asya’yı da buradan bölüyorum. Hindistan ortadaki büyük baloncuğu temsil ediyor.
10:37
But there's a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
207
637263
4440
Afganistan ile Sri Lanka arasında çok büyük bir fark var.
10:41
I can split Arab states. How are they?
208
641727
2135
Arap ülkelerini de bölüyorum. Aradaki fark nedir? Aynı iklim, aynı kültür,
10:43
Same climate, same culture, same religion -- huge difference.
209
643886
4132
aynı din. Çok büyük bir fark. İki komşu arasında bile.
10:48
Even between neighbors --
210
648042
1222
10:49
Yemen, civil war;
211
649288
1245
Yemen, iç savaşta. Birleşik Arap Emirliklerinde ise para oldukça eşit dağıtılmış ve iyi kullanılıyor.
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
Efsanedeki gibi değil. Ve bu, ülkede yaşayan bütün yabancı işçilerin çocuklarını da kapsıyor.
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
Veriler çoğu kez düşündüğünüzden daha iyi. Bir çok insan verilerin kötü olduğunu söyler.
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
Bir belirsizlik marjı var ama farkı burada görebiliriz:
Kamboçya, Singapur. Aradaki farklar, verilerin
11:09
Cambodia, Singapore.
218
669167
1362
11:10
The differences are much bigger than the weakness of the data.
219
670553
2971
zayıflığından daha büyük. Doğu Avrupa:
11:13
East Europe: Soviet economy for a long time,
220
673548
4647
Uzun bir dönem Sovyet ekonomisi ile yaşadılar ama onlarca yıl sonra
11:18
but they come out after 10 years very, very differently.
221
678219
3212
çok, çok farklı karşımıza çıktılar. Ve burada da Latin Amerika’yı görüyorsunuz.
11:21
And there is Latin America.
222
681455
2733
Günümüzde, Latin Amerika’da sağlıklı bir ülke bulmak için Küba’ya gitmemiz gerekmiyor.
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
Bundan birkaç yıl önce Şili’deki çocuk ölüm oranları Küba’dan daha düşüktü.
11:32
Here, we have high-income countries in the OECD.
226
692592
3055
Ve burada OECD’deki en yüksek gelire sahip olan ülkeleri görüyorsunuz.
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
227
695671
3792
Dünyada var olan model
11:39
which is more or less like this.
228
699487
2151
az çok bu şekilde. Ve nasıl görünüyor diye baktığımız zaman,
11:41
And if we look at it, how the world looks,
229
701662
3940
dünya 1960 yılında ilerlemeye başlıyor.
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
Bu Mao Tse-tung. Çin’e sağlık getirdi. Ve sonra öldü.
11:52
And then he died.
232
712656
1166
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China,
233
713846
2612
Sonra Deng Xiaoping geldi ve Çin’e para getirdi ve onları tekrar temellerine döndürdü.
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
Ve ülkelerin nasıl böylesi farklı yönlere doğru ilerlediğini gördük,
12:02
so it's sort of difficult to get an example country
236
722742
5905
bu sebepten dolayı
dünyanın modelini gösteren bir örnek ülke bulmak zor.
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
Sizleri 1960 yılına geri götürmek istiyorum.
Buradaki Güney Kore’yi, şuradaki Brezilya ile karşılaştırmak istiyorum.
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
Buradaki işareti gözden kaçırdım. Ve bunları, şurada Uganda ile karşılaştırmak istiyorum.
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
Ve bunu bu şekilde öne sarabiliyorum.
12:34
I can run it forward, like this.
243
754699
3183
Güney Kore’nin ne kadar hızlı bir ilerleme kaydettiğini görüyorsunuz.
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
Brezilya ise çok daha yavaş.
12:49
And if we move back again, here, and we put trails on them, like this,
246
769377
6144
Geri gittiğimizde ve üzerlerine işaret koyduğumuzda,
12:55
you can see again
247
775545
2403
gelişme hızının yine çok, çok farklı olduğunu görüyorsunuz
12:57
that the speed of development is very, very different,
248
777972
3332
ve ülkeler, para ve sağlık konusunda az çok
13:01
and the countries are moving more or less at the same rate
249
781328
5760
aynı hızda ilerliyor ama sanki önce sağlıklı olan ülkeler
13:07
as money and health,
250
787112
1427
13:08
but it seems you can move much faster
251
788563
1929
öncelikle varlıklı olanlardan daha hızlı ilerliyor gibi.
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
Size bunu göstermek için Birleşik Arap Emirlikleri’nin yolunu işaretleyeceğim.
13:18
They came from here, a mineral country.
254
798182
2674
Buradan geldiler, bir madeni ülkeden. Petrolün hepsini aldılar,
13:20
They cached all the oil; they got all the money;
255
800880
2467
bütün paralara sahip oldular ama sağlık süpermarketten satın alınamıyor.
13:23
but health cannot be bought at the supermarket.
256
803371
2436
Sağlığa yatırım yapmanız gerekiyor. Çocukları eğitmeniz gerekiyor.
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
Sağlık personeli eğitmeniz gerekiyor. Halkı eğitmeniz gerekiyor.
13:32
And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.
259
812901
2356
Şeyh Sayid bunu oldukça iyi bir şekilde yaptı.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
260
815281
3963
Ve düşen petrol fiyatlarına rağmen, bu ülkeyi buraya getirdi.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
261
819268
3708
Yani dünyada hemen hemen temel bir manzara hakim,
13:43
where all countries tend to use their money
262
823000
2527
ülkeler paralarını, geçmişte kullandıklarından
13:45
better than they used it in the past.
263
825551
2295
daha iyi bir şekilde kullanmaya çalışıyor. Ülke verilerinin ortalamasına
13:49
Now, this is, more or less, if you look at the average data of the countries --
264
829269
6978
baktığınız zaman az çok şu şekilde.
13:56
they are like this.
265
836271
1194
13:57
That's dangerous, to use average data,
266
837489
3409
Aslında verilerin ortalamasını kullanmak tehlikelidir çünkü
14:00
because there is such a lot of difference within countries.
267
840922
3845
ülkelerin aralarında çok fazla fark var. Buraya baktığımız zaman,
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
bugün Uganda’nın, Güney Kore’nin 1960 yılında bulunduğu noktada olduğunu görüyoruz.
14:13
If I split Uganda, there's quite a difference within Uganda.
270
853878
3788
Uganda’yı bölersek eğer, Uganda’nın içinde de bayağı farklar var. Uganda’yı beş parçaya ayırdım.
14:17
These are the quintiles of Uganda.
271
857690
1988
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
272
859702
2180
Ugandalıların en zengin yüzde 20’si burada.
14:21
The poorest are down there.
273
861906
1471
En fakirleri ise burada. Güney Afrika’yı böldüğüm zaman bu hale geliyor.
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
Daha aşağılarda bulunan Nijerya’ya bakarsak eğer, orada dehşet verici bir kıtlık vardı,
14:29
where there was such a terrible famine [recently],
276
869289
3493
sonunda, bu şekilde oluyor. Nijerya’nın en fakir yüzde 20’si orada,
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
ve Güney Afrika’nın en zengin yüzde 20’si orada
14:39
and yet we tend to discuss what solutions there should be in Africa.
280
879555
4421
ve biz hala Afrika’da ne tarz çözümler bulunması gerektiğini tartışmaya çalışıyoruz.
14:44
Everything in this world exists in Africa.
281
884000
2567
Bu dünyadaki her şey Afrika’da var. Ve buradaki beşte birlik kısım için
14:46
And you can't discuss universal access to HIV [treatment]
282
886591
3275
HIV’ye [tıbbi] evrensel yaklaşımı, burada aşağıdaki beşte birlik kısım
14:49
for that quintile up here
283
889890
1919
14:51
with the same strategy as down here.
284
891833
2625
için aynı mantıkla tartışamazsınız. Dünyadaki gelişim
14:54
The improvement of the world must be highly contextualized,
285
894482
3706
bütün öğeleri ile birlikte alınmalıdır, bunu sadece bir bölgesel
14:58
and it's not relevant to have it on a regional level.
286
898212
3653
seviyede tutmak mantıksızdır. Daha fazla detaya ihtiyacımız var.
15:01
We must be much more detailed.
287
901889
1530
Öğrencilerin, bunu kullanabilecekleri zaman oldukça heyecanlandıklarını gördük.
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
Daha çok politikacılar ve şirketler kesimi dünyanın nasıl değiştiğini
15:11
would like to see how the world is changing.
290
911062
3661
görmek istiyor. Bu neden olmuyor?
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
Neden elimizdeki verileri kullanmıyoruz? Birleşmiş Milletlerin verileri var,
15:18
We have data in the United Nations, in the national statistical agencies
293
918973
3810
ulusal istatik kurumlarının verileri var
15:22
and in universities and other nongovernmental organizations.
294
922807
3169
üniversite ve diğer sivil toplum kuruluşlarının verileri var.
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
295
926000
2737
Çünkü veriler, veri tabanlarında gizleniyor.
15:28
And the public is there, and the internet is there,
296
928761
2530
Halk orada, internet orada ama halen faydalı bir şekilde kullanmadık.
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
Dünyada değiştiğini gördüğümüz verilerin hiçbiri
15:36
does not include publicly funded statistics.
299
936198
2941
resmi finans istatistiklerini içermiyor. Bilirsiniz bir takım web sayfaları
15:39
There are some web pages like this, you know,
300
939163
2371
vardır, veritabanlarından bilgiler alır,
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
ama onların üzerine fiyat, aptalca şifreler ve sıkıcı istatistikler koyarlar.
15:51
(Laughter)
303
951281
1108
(Gülüşmeler.) (Alkış.)
15:52
And this won't work.
304
952413
1422
15:53
(Applause)
305
953859
2556
Bu şekilde olmaz. Lazım olan ne peki? Veritabalarımız var.
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
İhtiyacımız olan yeni bir veritabanı değil. Harika tasarım araçlarımız var
16:00
We have wonderful design tools and more and more are added up here.
308
960776
3805
ve buna bir çok şey eklenebilir. Yani kar amacı
16:04
So we started a nonprofit venture linking data to design,
309
964605
6130
gütmeyen bir girişim başlattık, verileri tasarıma bağladık,
16:10
we called "Gapminder,"
310
970759
1156
ve buna Gapminder ismini verdik. Londra metrosundan esinlendik. Hani
16:11
from the London Underground, where they warn you, "Mind the gap."
311
971939
3097
“boşluğa dikkat edin” diye uyarırlar ya? Dolayısıyla Gapminder isminin uygun olduğunu düşündük.
16:15
So we thought Gapminder was appropriate.
312
975060
1959
Ve bu verileri bu şekilde bağlayabilen bir yazılım yazmaya başladık.
16:17
And we started to write software which could link the data like this.
313
977043
4181
O kadar da zor olmadı. Bunu elde etmek birkaç yıl aldı ve animasyonlar yaptık.
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
Bir veriyi alıp buraya koyabilirsiniz.
16:28
We are liberating UN data, some few UN organization.
317
988823
4476
Birleşmiş Milletlerin verilerini ve bazı BM kuruluşlarının verilerini açığa çıkarıyoruz.
16:33
Some countries accept that their databases can go out on the world.
318
993323
4278
Bazı ülkeler, veritabanlarının dünyaya sunulmasını kabul ediyor,
16:37
But what we really need is, of course, a search function,
319
997625
3245
ama asıl ihtiyacımız olan elbette bir arama fonksiyonu.
16:40
a search function where we can copy the data up to a searchable format
320
1000894
4502
Verileri aranabilecek bir formata kopyalayabileceğimiz
16:45
and get it out in the world.
321
1005420
1518
ve dünyaya sunabileceğimiz bir arama fonksiyonu. Ve etrafa baktığımızda ne duyuyoruz?
16:46
And what do we hear when we go around?
322
1006962
2165
Temel istatistik birimlerine antropolojiyi aradım. Herkes diyor ki,
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
“Bu imkansız. Yapılamaz. Bizim verilerimiz o derece özel ki,
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
diğer veritabanları gibi arama yapılamaz.
17:00
We cannot give the data free to the students,
327
1020988
2355
Verilerimizi öğrencilere, dünyadaki iş adamlarına sunamayız.”
17:03
free to the entrepreneurs of the world."
328
1023367
2126
Ama görmek istediğimiz de bu, öyle değil mi?
17:06
But this is what we would like to see, isn't it?
329
1026256
2346
Resmi veriler işte burada.
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
Ve internette çiçeklerin açmasını istiyoruz.
17:14
One of the crucial points is to make them searchable,
332
1034682
3270
Ve en önemli noktalardan biri bunları aranabilir hale getirmek ve o zaman insanlar
17:17
and then people can use the different design tools to animate it there.
333
1037976
4287
bunları canlandırmak için çeşitli tasarım araçlarını kullanabilir.
Size çok iyi bir haberim var. Size, BM İstatistik Birimi Başkanı’nın
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
bunun imkansız olduğunu söylemediğini belirtmek istiyorum.
17:30
He only says, "We can't do it."
337
1050333
1856
Sadece “başaramayız.” diyor.
17:32
(Laughter)
338
1052772
3532
(Gülüşmeler.)
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
339
1056328
1883
Ve bu çok zeki bir adam, değil mi?
17:38
(Laughter)
340
1058235
1849
(Gülüşmeler.)
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
341
1060108
4365
Dolayısıyla, önümüzdeki yıllarda verilerde bayağı çok şey değişeceğini göreceğiz.
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
342
1064497
4376
Tamamen yeni şekillerde gelir dağılımına bakabileceğiz.
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
343
1068897
5079
Bu 1970 yılında Çin’in gelir dağılımı,
17:54
This is the income distribution of the United States, 1970.
344
1074000
4796
bu ise 1970 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin gelir dağılımı.
17:58
Almost no overlap.
345
1078820
1851
Neredeyse hiç örtüşme yok. Neredeyse hiç örtüşme yok. Ve ne oldu?
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
Olan şey şu: Çin büyüyor ve artık o derece eşit değil,
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
ve burada görülüyor, Amerika Birleşik Devletleri’ni geçiyor.
18:12
almost like a ghost, isn't it?
351
1092366
2292
Neredeyse bir hayalet gibi, değil mi?
18:14
(Laughter)
352
1094682
1294
(Gülüşmeler.)
18:16
It's pretty scary.
353
1096000
1587
Oldukça ürkütücü. Ama sanırım tüm bu bilgilere sahip olmak oldukça önemli.
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
Gerçekten görmemiz lazım. Ve buna bakmak yerine,
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
1:00 kişi başına internet kullanıcılarını göstererek bitirmek istiyorum.
18:37
In this software, we access about 500 variables
359
1117764
2924
Bu yazılımda, kolayca bütün ülkelerin yaklaşık 500 değişkenine erişebiliyoruz.
18:40
from all the countries quite easily.
360
1120712
2267
Bunu değiştirmek biraz zaman alıyor,
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
ama eksenlerde, istediğiniz herhangi bir değişkeni oldukça kolay alabiliyorsunuz.
Ve konu, veritabanlarının ücretsiz olması,
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
aranabilir yapılması ve ikinci tıklamamızda onları
18:59
to get them into the graphic formats, where you can instantly understand them.
365
1139243
5056
hemen anlayabileceğiniz grafik formatına dönüştürebilmenizdir.
19:04
Now, statisticians don't like it, because they say
366
1144323
3426
Şimdi, istatikçiler bunu pek sevmezler, bunun
19:07
that this will not show the reality;
367
1147773
6917
gerçeği yansıtmadığını söylerler; istatiksel, analitik metotlara ihtiyacımız var.
19:14
we have to have statistical, analytical methods.
368
1154714
2288
Ama bu varsayım üretmektir.
19:17
But this is hypothesis-generating.
369
1157026
1950
19:19
I end now with the world.
370
1159000
1905
Dünya ile noktalayacağım. İnternet geliyor.
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
İnternet kullanıcıları sayısı bu şekilde artıyor. Bu kişi başına GSİYH.
19:26
This is the GDP per capita.
373
1166037
2111
Ve yeni teknolojiler çıkıyor ve sonra bu, hayret verici bir şekilde
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
ülkelerin ekonomisine nasıl da güzel uyuyor. 100 dolarlık bir
19:35
That's why the $100 computer will be so important.
376
1175747
2992
bilgisayarın neden bu derece önemli olduğu bundan dolayı. Ama bu güzel bir eğilim.
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
Sanki dünya düzleşiyormuş gibi, öyle değil mi? Bu ülkeler
19:42
These countries are lifting more than the economy,
379
1182987
2538
ekonomiden daha da fazlasını kalkındırıyorlar ve onları yıl boyunca
19:45
and it will be very interesting to follow this over the year,
380
1185549
2956
takip etmek oldukça ilginç olacak, bunu sizlerin, bütün resmi
19:48
as I would like you to be able to do with all the publicly funded data.
381
1188529
3650
veriler ile yapmanızı isterim. Çok teşekkür ederim.
19:52
Thank you very much.
382
1192203
1182
19:53
(Applause)
383
1193409
3000
(Alkış.)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7