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

    10年ほど前 私はスウェーデンの学生に 世界の発展について

  • to Swedish undergraduate students.

    教える仕事に就きました 私がアフリカの機関と一緒に

  • That was after having spent about 20 years


  • together with African institutions studying hunger in Africa,


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


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

    学部の授業を持つことになりました しかしやる段になって

  • an undergraduate course called Global Health.

    不安になりました スウェーデンでも最も成績優秀な

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

    学生たちが相手です 私が教える事なんか

  • I thought, these students coming to us


  • actually have the highest grade you can get in Swedish college systems --


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

    その時の質問は 私に多くのことを教えてくれました

  • So I did a pre-test when they came.

    “この5組のそれぞれについて 乳幼児死亡率が高い方を選べ”

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

    各組は 一方が他方よりも2倍以上

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


  • I put them together, so that in each pair of country,

    差異が データの誤差よりずっと大きくなるようにしたのです

  • one has twice the child mortality of the other.


  • And this means that it's much bigger a difference

    答えは トルコ、ポーランド、ロシア、パキスタン、南アフリカです

  • than the uncertainty of the data.


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

    信頼区間はごく狭く 私にはありがたい結果でした

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

    5点満点で平均1.8です これなら

  • And these were the results of the Swedish students.


  • I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow, and I got happy,

    私の授業も安泰です (笑)

  • of course: a 1.8 right answer out of five possible.

    しかしその結果について 本当に理解したのは

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

    夜遅く その答案をまとめている時でした

  • and for my course.

    スウェーデンの学生の世界の知識は 統計的有意に

  • (Laughter)

    チンパンジーより低い ということです

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


  • I really realized my discovery.

    チンパンジーはバナナを2本もやれば スリランカかトルコか

  • I have shown that Swedish top students


  • know statistically significantly less about the world than the chimpanzees.

    スウェーデンの学生はもっと下です 問題は無知ではなく

  • (Laughter)


  • Because the chimpanzee would score half right

    私はカロリンスカ研究所の教授にも 非倫理的な調査を行いました

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


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


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


  • I did also an unethical study


  • of the professors of the Karolinska Institute,


  • that hands out the Nobel Prize in Medicine,


  • and they are on par with the chimpanzee there.


  • (Laughter)

    それで ご覧のようなソフトを作りました 丸はそれぞれ国を表しています

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

    これは中国で これはインドです

  • because the data of what's happening in the world

    円の大きさは人口を表し 横軸は出生率です

  • and the child health of every country is very well aware.

    学生たちが 世界をどう捉えているのか

  • We did this software which displays it like this:


  • every bubble here is a country.


  • This country over here is China.


  • This is India.


  • The size of the bubble is the population,

    学生たちは いまだ世界を「我々」と「彼ら」に分け

  • and on this axis here, I put fertility rate.

    我々「西欧世界」 彼ら「第三世界」と考えています

  • Because my students, what they said

    私は聞きました “その「西欧世界」というのは何?”

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

    “長生きで小家族なのがそうです 短命で大家族なのが第三世界です”

  • "What do you really think about the world?"

    これをご覧ください 横軸は出生率 女性1人当たりの子どもの数です

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


  • (Laughter)

    1962年以降の 各国の家族の大きさについては とても良いデータがあります

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

    誤差はわずかです 縦軸は出生時平均余命です

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

    30歳くらいから 上は70歳くらいまであります

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

    1962年には 実際こういう国のグループがありました

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

    工業国は 小家族で長寿です

  • and Third World is short life and large family."


  • So this is what I could display here.


  • I put fertility rate here: number of children per woman:

    そして1962年以降何が起きたのか? 変化を見てみましょう

  • one, two, three, four, up to about eight children per woman.

    学生たちは正しく 今も2種類の国があるのでしょうか?

  • We have very good data since 1962 -- 1960 about --

    それとも発展途上国が小家族になって この辺にいるのか?

  • on the size of families in all countries.

    あるいは長寿になって この上にいるのか?

  • The error margin is narrow.

    見てみましょう データには利用可能な 国連の

  • Here, I put life expectancy at birth,

    統計を使っています では見てみましょう

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

    これは中国 より健康な社会へと改善していきます

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

    緑のラテンアメリカ諸国が 小家族に向かっています

  • that was industrialized countries,


  • and they had small families and long lives.


  • And these were the developing countries:

    緑色のアフリカは この場に留まったままです

  • they had large families and they had relatively short lives.

    インドに インドネシア とても速く動いています

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


  • Are the students right? Is it still two types of countries?

    80年代に入ります バングラデシュはずっと

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

    アフリカ諸国と一緒でしたが ここで奇跡が起きます

  • Or have they got longer lives and live up there?


  • Let's see. We stopped the world then.

    左上に上がっていきます 90年代にひどいHIVの流行があり

  • This is all U.N. statistics that have been available.


  • Here we go. Can you see there?

    残りの国はみな 左上へと進んでいきます

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

    長寿で小家族 私たちの世界は全く違ったものになったのです

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


  • Your yellow ones here are the Arabic countries,


  • and they get longer life, but not larger families.

    1964年 米国は小家族で長寿

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

    一方ベトナムは大家族で短命です その後こうなります

  • This is India; Indonesia is moving on pretty fast.

    戦争中のデータを見ると 戦争による多くの死者にも関わらず

  • (Laughter)

    平均余命が伸びています 戦争が終わる頃に

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

    ベトナムで家族計画が始まり 小家族に向かいます

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


  • the imams start to promote family planning.


  • They move up into that corner.


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

    社会水準の向上が加速します そして今日

  • that takes down the life expectancy of the African countries

    2003年のベトナムの平均余命と 家族の大きさは

  • and all the rest of them move up into the corner,

    ベトナム戦争末 1974年の米国と同じ水準になりました

  • where we have long lives and small family, and we have a completely new world.

    データを見なければ 我々は

  • (Applause)

    アジアの著しい変化を 過小評価することになります

  • (Applause ends)

    アジアでは 経済の変化の前に 社会の変化が現れています

  • Let me make a comparison directly

    別な見方をしてみましょう 世界の所得の分布です

  • between the United States of America and Vietnam.


  • 1964.

    世帯1日当たり 1ドル、10ドル、100ドルです

  • America had small families and long life;

    もはや豊かな国と貧しい国の間にギャップはありません 神話です

  • Vietnam had large families and short lives.

    小さな谷がありますが ずっと途切れなく分布しています

  • And this is what happens:


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

    これが世界の年間所得の100%です 最も豊かな20%が

  • there was an improvement of life expectancy.

    74%を手にしています そして最も貧しい20%が

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

    2%を手にしています これを見ると 発展途上国という概念は

  • they went for smaller families.

    非常に疑わしいことが分かります 援助について考えるとき

  • And the United States up there is getting for longer life,

    私たちは ここの人たちが ここの人たちを助けていると思っています しかし真ん中の

  • keeping family size.

    最も人口の多い部分が 今や24%の所得を得ているのです

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


  • and they go for market economy,

    それぞれの国はどこにあたるのでしょう? まずアフリカです

  • and it moves faster even than social life.

    これがアフリカ 世界の人口の10%で 大部分が貧困です

  • And today, we have in Vietnam

    これはOECD諸国 豊かな国々 国連のカントリークラブです

  • the same life expectancy and the same family size

    この部分で アフリカとOECDの間に 結構重なりがあります

  • here in Vietnam, 2003,


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

    最貧から最富裕まで 全部そろっています

  • If we don't look in the data,

    さらに重ねて 東欧、東アジア、

  • I think we all underestimate the tremendous change in Asia,

    南アジア 時間を1970年までを戻します

  • which was in social change before we saw the economical change.


  • Let's move over to another way here in which we could display


  • the distribution in the world of the income.

    世界の問題はアジアの貧困だったのです 時間を進めていくと

  • This is the world distribution of income of people.

    人口が増加していき アジアでは

  • One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.

    何億という人々が貧困から抜け出し 別なところで

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

    貧困が進みます これが現在のパターンです

  • There's a little hump here.

    世界銀行による最良の予測では この後こうなります

  • But there are people all the way.

    世界は分断されておらず ほとんどの人が真ん中にいます

  • And if we look where the income ends up,


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

    私たちの経済の概念では 成長をパーセントで計ります

  • And the richest 20 percent,


  • they take out of that about 74 percent.

    横軸を世帯収入から 1人当たりのGDPに変えましょう

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

    それぞれのデータを 地域のGDPに変えます

  • And this shows that the concept of developing countries


  • is extremely doubtful.

    OECDがここで サハラ以南のアフリカがここです

  • We think about aid,


  • like these people here giving aid to these people here.


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

    横軸を引き伸ばし 次元をもう1つ追加します

  • and they have now 24 percent of the income.


  • We heard it in other forms. And who are these?

    横軸がお金で 縦軸が子どもの生き残る可能性です

  • Where are the different countries? I can show you Africa.


  • This is Africa.

    一方70%の国々もあります ここにギャップがあるように見えます

  • 10% the world population, most in poverty.


  • This is OECD.


  • The rich country. The country club of the U.N.


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

    サハラ以南のアフリカをバラしてみましょう 縦軸が保健の水準で 上に行くほど良いということです

  • And this is Latin America.


  • It has everything on this Earth, from the poorest to the richest


  • in Latin America.

    シエラレオネがここ モーリシャスがあそこにあります

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


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

    砂糖や繊維製品を 欧米と対等な条件で売ることができます

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

    アフリカの国の間にも大きな差があるのです ガーナは真ん中あたり

  • to about 1970?


  • Then there was more of a hump.

    ウガンダは開発支援を受けています この辺は投資できます

  • And we have most who lived in absolute poverty were Asians.


  • The problem in the world was the poverty in Asia.

    アフリカには大きな幅があるのに 私たちは一緒くたにしています

  • And if I now let the world move forward,

    南アジアを分割してみましょう 真ん中の大きな円がインドです

  • you will see that while population increases,

    アフガニスタンとスリランカでは 大変大きな違いがあります

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

    アラブ諸国を分割してみましょう どうなるでしょう?

  • and some others getting into poverty,

    気候、文化、宗教が同じでも 大きな違いがあります 隣国同士でも

  • and this is the pattern we have today.

    イエメンは内戦 アラブ首長国連邦では 外国人労働者の子どもも含め

  • And the best projection from the World Bank

    お金が平等にうまく使われています 私たちが信じているのとは異なっています

  • is that this will happen,

    データはみんなが思うより有効なのです 不確実な部分があるにしても

  • and we will not have a divided world.


  • We'll have most people in the middle.


  • Of course it's a logarithmic scale here,

    データの問題を はるかに超えています

  • but our concept of economy is growth with percent.

    東欧は長い間ソビエト経済下にありましたが 離脱して10年

  • We look upon it as a possibility of percentile increase.

    大きく変わっています 南米も

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


  • and I turn these individual data

    チリは数年のうちに 子供の死亡率の低さでキューバを抜きそうです

  • into regional data of gross domestic product,


  • and I take the regions down here,


  • the size of the bubble is still the population.


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

    1960年の世界を見てみましょう 動き始めます

  • and we take off the Arab states there,

    これは毛沢東です 中国に健康をもたらしました

  • coming both from Africa and from Asia, and we put them separately,

    彼の死後 鄧小平が出てきて 中国にお金をもたらし 中国を本流に引き戻しました

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


  • by adding the social values there, child survival.

    ですから 世界の典型的なパターンを示す

  • Now I have money on that axis,


  • and I have the possibility of children to survive there.


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

    ここにある韓国と こちらにあるブラジルを比較してみましょう

  • others, only 70.


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

    ここにあります 時間を進めます

  • Latin America, East Europe, East Asia,

    韓国がいかに速く進歩しているか 分かるでしょう

  • Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.


  • The linearity is very strong between child survival and money.

    また最初に戻って 航跡表示をオンにして

  • But let me split sub-Saharan Africa.

    もう一度実行すると 発展の速度が

  • Health is there and better health is up there.

    大きく異なるのが分かります そして経済と保健は

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


  • And when it burst,

    しかし経済より保健が先に来る場合に 動きがずっと速いのが分かります

  • the size of its country bubble is the size of the population.

    それが良くわかるように アラブ首長国連邦を加えてみましょう

  • Sierra Leone down there. Mauritius is up there.

    資源の豊かな国です 石油でお金はできましたが

  • Mauritius was the first country


  • to get away with trade barriers, and they could sell their sugar --

    健康に投資し 子どもたちを学校で教えなければなりません

  • they could sell their textiles --

    医療スタッフを育て 国民を教育しなければなりません

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


  • There's a huge difference between Africa. And Ghana is here in the middle.

    石油価格の下落にも関わらず この国をここまで引き上げたのです

  • In Sierra Leone, humanitarian aid.


  • Here in Uganda, development aid.


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


  • It's a tremendous variation within Africa


  • which we rarely often make -- that it's equal everything.


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

    国の中にも大きな差があるからです これを見ると

  • But a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.

    現在のウガンダは 1960年に韓国がいた場所にいます

  • I can split Arab states. How are they?

    ウガンダを分けると 国内に大きな差があります

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


  • Even between neighbors.

    最も貧しい層はここです 南アフリカを分けるとこんな感じです

  • Yemen, civil war.


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


  • Not as the myth is.


  • And that includes all the children of the foreign workers

    それなのに私たちは アフリカに対する解決策は どうあるべきかと議論しています

  • who are in the country.


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

    HIV対策について こっちの20%と一緒の議論を

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


  • Cambodia, Singapore.

    世界の改善は それぞれのコンテキストに合わせる必要があり

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

    大きな地域でくくるのは不適切です 細かくやらなきゃいけません

  • East Europe: Soviet economy for a long time,

    このツールを使わせると 学生がとてもワクワクするのに気づきました

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

    政策立案者や企業もまた 世界の変化を知りたがっています

  • And there is Latin America.

    ではなぜ それが実現しないのでしょう?

  • Today, we don't have to go to Cuba

    なぜ 既に持っているデータを使おうとしないのか?

  • to find a healthy country in Latin America.

    国連も 国の統計機関も

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

    大学も その他の非政府組織も データを持っているというのに

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


  • And we get the whole pattern here of the world,

    一般の人々が使えるインターネットがあるというのに データは有効に使われていません

  • which is more or less like this.

    私たちが見てきた 世界の変化を示す情報に

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

    公的にアクセスできるものはありません ある種のウェブページはあります

  • in 1960, it starts to move.


  • This is Mao Tse-tung. He brought health to China.

    高い値段を付け 変なパスワードをかけ 退屈な統計データを表示するだけです

  • And then he died.


  • And then Deng Xiaoping came and brought money to China,

    何が必要なのか? データベースはあります 新しいデータベースが

  • and brought them into the mainstream again.

    必要なわけではありません 素晴らしいデザインツールもあり

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

    どんどん増えています ですから私たちは

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

    データをデザインに結び付ける 非営利のベンチャーを始めました

  • which shows the pattern of the world.

    Gapminderです ロンドン地下鉄の“MIND THE GAP”

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


  • I would like to compare

    私たちはデータをつなげられる ソフトを作り始めました

  • South Korea, which is this one, with Brazil, which is this one.

    そんなに難しくはありません 数人年です それでデータを引き出し

  • The label went away for me here.


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


  • And I can run it forward, like this.

    いくつかの国は データを世界に公開することに同意しています

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


  • whereas Brazil is much slower.

    データを検索可能な形にして公開し 自由に検索できるようにしなければなりません

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

    そのために世界を回って どんな言葉を耳にするでしょう?

  • you can see again that the speed of development

    私は統計機関の人類学に詳しくなりました みんな同じことを言います