0:00:00.000,0:00:04.000
大約10年前，我開始

0:00:04.000,0:00:08.000
給瑞典大學生講授全球發展

0:00:08.000,0:00:12.000
之前的20年我一直在非洲研究飢餓問題

0:00:12.000,0:00:16.000
所以大家以為我對世界有些了解

0:00:16.000,0:00:21.000
在我們的Karolinska醫學院

0:00:21.000,0:00:25.000
我開設了一門本科生課程“全球健康”

0:00:25.000,0:00:28.000
剛開課的時候我還有些緊張

0:00:28.000,0:00:31.000
因為來聽課的都是瑞典大學的優等生

0:00:31.000,0:00:34.000
他們或許早已了解我準備教的內容

0:00:34.000,0:00:38.000
於是在第一堂課裡，我作了一個小測試

0:00:38.000,0:00:41.000
其中有一道題讓我受益匪淺

0:00:41.000,0:00:45.000
下列5對國家中，哪一個的兒童死亡率高於另一個？

0:00:45.000,0:00:49.000
我所選擇的配對國家都是

0:00:49.000,0:00:54.000
一個的兒童死亡率是另一個的兩倍

0:00:54.000,0:00:59.000
數據本身的不確定性可以忽略不計

0:00:59.000,0:01:01.000
今天我不會拿這來考大家

0:01:01.000,0:01:06.000
土耳其，波蘭，俄羅斯，巴基斯坦和南非

0:01:06.000,0:01:09.000
這是瑞典學生的測驗結果

0:01:09.000,0:01:12.000
讓我高興的是

0:01:12.000,0:01:16.000
5道題平均答對的只有1.8題

0:01:16.000,0:01:19.000
我這個教授還有這門課

0:01:19.000,0:01:21.000
因此都有了存在的必要

0:01:21.000,0:01:25.000
但後來有天深夜，當我寫總結報告的時候

0:01:25.000,0:01:29.000
我突然有了新的發現

0:01:29.000,0:01:34.000
瑞典大學的優等生們對世界的了解

0:01:34.000,0:01:36.000
竟然還不如黑猩猩

0:01:36.000,0:01:38.000
（笑聲）

0:01:38.000,0:01:42.000
因為黑猩猩們至少能蒙對一半

0:01:42.000,0:01:45.000
在兩個選項旁邊各放一根香蕉，就有一半的機率答對。

0:01:45.000,0:01:49.000
這些優等生們卻做不到。這不是由於知識缺乏

0:01:49.000,0:01:52.000
而是他們先入為主的錯誤理念

0:01:52.000,0:01:56.000
我還把這個測試拿去給卡羅林斯卡學院的教授們做

0:01:56.000,0:01:57.000
（笑聲）

0:01:57.000,0:01:59.000
他們每年負責頒發諾貝爾醫學獎

0:01:59.000,0:02:01.000
結果教授們和黑猩猩半斤八兩

0:02:01.000,0:02:04.000
（笑聲）

0:02:04.000,0:02:08.000
我意識到很有必要交流一下這個問題

0:02:08.000,0:02:11.000
因為多數人並不知道

0:02:11.000,0:02:14.000
世界各國的兒童健康的改善

0:02:14.000,0:02:19.000
我們作了一個軟件，每一個小球代表一個國家

0:02:19.000,0:02:25.000
這個是中國，這個是印度

0:02:25.000,0:02:31.000
小球的尺寸代表該國的人口，X軸是生育率

0:02:31.000,0:02:34.000
我曾問過學生們

0:02:34.000,0:02:36.000
如果讓你們來審視這個世界

0:02:36.000,0:02:38.000
你們的真實想法是什麼

0:02:38.000,0:02:42.000
其實這些教科書上都是丁丁歷險記（帶有殖民主義思想的漫畫）的人物

0:02:42.000,0:02:43.000
（笑聲）

0:02:43.000,0:02:46.000
學生們回答 世界是由“我們和他們”組成的

0:02:46.000,0:02:49.000
“我們”指西方世界 “他們”指第三世界

0:02:49.000,0:02:52.000
我又問“什麼是西方世界？”

0:02:52.000,0:02:57.000
“西方世界壽命長且家庭小；第三世界壽命短而家庭大。”

0:02:57.000,0:03:03.000
那麼一起來看。X軸是生育率，每個婦女的育兒數

0:03:03.000,0:03:07.000
從每人1，2，3，4胎，到8胎

0:03:07.000,0:03:13.000
我們有1962年之後的各國家庭大小的可靠數據

0:03:13.000,0:03:16.000
數據誤差相當小。 Y軸是平均壽命

0:03:16.000,0:03:20.000
從30歲到70歲不等

0:03:20.000,0:03:23.000
1962年的時候的確有一群國家在上面

0:03:23.000,0:03:28.000
這些是發達國家，他們家庭小，壽命長

0:03:28.000,0:03:30.000
而這些則是發展中國家

0:03:30.000,0:03:33.000
他們家庭大，壽命也相對短些

0:03:33.000,0:03:37.000
從1962年到今天 世界有什麼變化嗎？

0:03:37.000,0:03:40.000
學生們正確嗎？國家還是分為2類嗎?

0:03:41.000,0:03:44.000
或者發展中國家的家庭變小 （這些小球）移動到了左邊?

0:03:44.000,0:03:46.000
或者發展中國家人們的壽命變長 （這些小球）移動到了上面?

0:03:46.000,0:03:49.000
我們一起看看，這些數據都來自於聯合國

0:03:49.000,0:03:52.000
大家看到沒有？

0:03:52.000,0:03:55.000
這個是中國，他們在往上移動，健康狀況不斷改善

0:03:55.000,0:03:58.000
這些綠色的拉丁美洲國家 正朝向小家庭的方向移動

0:03:58.000,0:04:01.000
這些黃色的小球是阿拉伯國家

0:04:01.000,0:04:05.000
壽命在變長但家庭規模不變

0:04:05.000,0:04:08.000
非洲國家是下面的綠球，他們一直在下面

0:04:08.000,0:04:11.000
這個是印度，印度尼西亞的移動速度非常快

0:04:11.000,0:04:12.000
（笑聲）

0:04:12.000,0:04:15.000
80年代的時候，孟加拉國仍然和非洲國家在一起

0:04:15.000,0:04:18.000
但是80年代的奇蹟發生在孟加拉國

0:04:18.000,0:04:21.000
媽媽們開始宣傳和普及計劃生育

0:04:21.000,0:04:26.000
他們向左上角移動。90年代恐怖的艾滋病流行

0:04:26.000,0:04:29.000
導致非洲國家的平均壽命縮短

0:04:29.000,0:04:33.000
而其他國家都向左上角移動

0:04:33.000,0:04:37.000
大家都有了長壽命和小家庭，而世界也煥然一新了

0:04:37.000,0:04:50.000
（掌聲）

0:04:50.000,0:04:55.000
現在我們對比一下美國和越南

0:04:55.000,0:05:00.000
1964年的美國家庭小壽命長

0:05:00.000,0:05:04.000
越南的家庭大而壽命短。這是後來的變化

0:05:04.000,0:05:10.000
越戰時期的數據顯示，儘管戰爭造成傷亡

0:05:10.000,0:05:13.000
越南人的平均壽命仍有提高

0:05:13.000,0:05:16.000
70年代末期，越南的計劃生育減小了家庭規模

0:05:16.000,0:05:19.000
美國人的平均壽命也在延長

0:05:19.000,0:05:22.000
而家庭規模不變

0:05:22.000,0:05:25.000
到了90年代，越南由計劃經濟轉為市場經濟

0:05:25.000,0:05:29.000
其經濟發展的速度超過了社會的發展

0:05:29.000,0:05:34.000
今天（2003）越南人的平均壽命和家庭規模

0:05:34.000,0:05:41.000
已經和越戰結束時（1974）的美國一樣

0:05:41.000,0:05:45.000
如果沒有看到這些數據的話

0:05:45.000,0:05:49.000
我們會低估了亞洲的巨大變化

0:05:49.000,0:05:53.000
這些超前於經濟發展的社會變革

0:05:53.000,0:05:58.000
下面我們換個視角

0:05:58.000,0:06:05.000
X軸顯示了全世界的收入分佈

0:06:05.000,0:06:10.000
每天收入1美元，10美元和100美元

0:06:10.000,0:06:14.000
富與窮之間的鴻溝幾乎消失了，簡直是個奇蹟

0:06:14.000,0:06:18.000
這裡還有一個很小的峰，但總體上是均數分佈的

0:06:19.000,0:06:23.000
我們看看收入的分配情況

0:06:23.000,0:06:29.000
這代表全世界人民每年的全部收入

0:06:29.000,0:06:36.000
最富有的20%那部分人得到了全部收入的74%

0:06:36.000,0:06:41.000
最貧窮的20%那部分人只得到2%

0:06:41.000,0:06:45.000
可見發展中國家的理念極其的不確切

0:06:45.000,0:06:50.000
我們總以為最富的人應該給最窮的人提供援助

0:06:50.000,0:06:54.000
其實中間這部分才是世界人口的主體，而他們僅得到全部收入的24%

0:06:54.000,0:06:58.000
這是個老問題了，中間這些人是誰？

0:06:58.000,0:07:02.000
他們在哪些國家？先看非洲

0:07:02.000,0:07:07.000
非洲佔世界人口的十分之一，多數是窮人

0:07:07.000,0:07:12.000
這個代表富裕的經合組織成員國，聯合國俱樂部的會員

0:07:12.000,0:07:17.000
他們在這邊，很小一部分與非洲重疊

0:07:17.000,0:07:20.000
這是拉丁美洲，他們可以代表全世界

0:07:20.000,0:07:23.000
從最貧窮到最富有的人都在那裡

0:07:23.000,0:07:28.000
再往上是東歐，東亞還有南亞

0:07:28.000,0:07:33.000
過去是什麼樣子的呢？

0:07:33.000,0:07:38.000
如果我們回到1970年，這裡有一個明顯的峰

0:07:38.000,0:07:42.000
這些絕對貧困的人大多數在亞洲

0:07:42.000,0:07:49.000
那時世界的問題就在於亞洲的貧窮

0:07:49.000,0:07:52.000
後來隨著人口的增長

0:07:52.000,0:07:55.000
數以億計的亞洲人擺脫了貧困

0:07:55.000,0:07:58.000
另外一些人卻陷入貧窮，這就是今天的世界

0:07:58.000,0:08:02.000
而這是世界銀行對未來最樂觀的預測

0:08:02.000,0:08:06.000
世界再也不是貧富懸殊的，大多數人擁有中等的收入

0:08:06.000,0:08:08.000
當然這是指數冪分佈的圖

0:08:08.000,0:08:13.000
因為經濟的增長是用百分比來衡量的

0:08:13.000,0:08:19.000
我們用百分比的變化來評估經濟增長

0:08:19.000,0:08:23.000
下面把X軸改為人均國內生產總值

0:08:23.000,0:08:29.000
個人的數據轉為各大洲的數據

0:08:29.000,0:08:33.000
球的大小代表人口的多少

0:08:33.000,0:08:36.000
這個是經合組織國家，這是撒哈拉以南非洲

0:08:36.000,0:08:39.000
我們把阿拉伯國家

0:08:39.000,0:08:43.000
從非洲和亞洲單獨分出來

0:08:43.000,0:08:48.000
然後把X軸延伸一下，再加上一個新的維度

0:08:48.000,0:08:51.000
一個有社會價值的參數：兒童生存率

0:08:51.000,0:08:56.000
X軸代表經濟，Y軸顯示兒童存活的比率

0:08:56.000,0:09:00.000
一些國家的99.7%的小孩可以活到5歲以上

0:09:00.000,0:09:04.000
另一些國家只有70%。很明顯可以看到

0:09:04.000,0:09:08.000
經合組織成員國和拉丁美洲，東歐，東亞

0:09:08.000,0:09:12.000
阿拉伯國家，南亞和非洲撒哈拉以南地區

0:09:12.000,0:09:17.000
兒童生存率和經濟之間聯繫非常緊密

0:09:17.000,0:09:25.000
下面把撒哈拉以南非洲地區分解成各個國家

0:09:25.000,0:09:30.000
分佈靠上邊的國家擁有更高的健康水平

0:09:30.000,0:09:35.000
撒哈拉以南的非洲各國是如此分佈的，球的尺寸代表該國人口

0:09:35.000,0:09:39.000
塞拉里昂在下邊，毛里求斯在上邊

0:09:39.000,0:09:42.000
毛里求斯是第一個消除了貿易壁壘的國家

0:09:43.000,0:09:48.000
他們的蔗糖和紡織品的貿易協定與歐洲和北美一樣

0:09:48.000,0:09:52.000
但是非洲內部的差異非常巨大。加納在中部

0:09:52.000,0:09:55.000
塞拉里昂需要人道主義援助

0:09:55.000,0:10:00.000
烏干達則需要發展援助，在加納可以進行投資了

0:10:00.000,0:10:03.000
毛里求斯則可以去度假。非洲內部的差異之大確實很驚人

0:10:03.000,0:10:08.000
而我們卻總以為非洲國家都差不多

0:10:08.000,0:10:12.000
下面分解南亞各國，印度是中間的藍色大球

0:10:12.000,0:10:16.000
而斯里蘭卡和阿富汗有著巨大差異

0:10:16.000,0:10:20.000
把阿拉伯世界分解來看，儘管是相同的氣候，相同的文化

0:10:20.000,0:10:24.000
相同的宗教，卻有巨大的差異

0:10:24.000,0:10:29.000
也門在打內戰，鄰國阿聯酋卻躺在錢堆裡

0:10:29.000,0:10:36.000
而且（阿聯酋的）兒童健康數據包含了所有的外籍勞工

0:10:36.000,0:10:40.000
大家總說數據不准確數據，其實比我們想像的好很多

0:10:41.000,0:10:43.000
數據是有誤差

0:10:43.000,0:10:46.000
但柬埔寨和新加坡的差距肯定遠大於數據的誤差

0:10:46.000,0:10:49.000
再看東歐

0:10:49.000,0:10:55.000
在蘇聯經濟模式下發展了多年，但在過去10年

0:10:55.000,0:10:58.000
卻經歷了巨大的變化

0:10:58.000,0:11:02.000
當今的拉丁美洲，古巴再也不是唯一的健康國家了

0:11:02.000,0:11:07.000
幾年後，智利的兒童死亡率將低於古巴

0:11:07.000,0:11:10.000
這些是經合組織成員國

0:11:10.000,0:11:14.000
這裡顯示的就是我們的世界

0:11:14.000,0:11:19.000
大概就是這樣的情形。如果我們回到過去

0:11:19.000,0:11:25.000
看看世界是怎樣的。從1960年開始

0:11:25.000,0:11:28.000
1960年（中國有）毛澤東，他給中國帶來了健康

0:11:28.000,0:11:33.000
他去世後鄧小平給中國帶來了金錢，同時把中國帶回到世界的主流當中

0:11:33.000,0:11:37.000
其他國家的移動方向也不盡相同

0:11:37.000,0:11:41.000
很難找出哪個國家

0:11:41.000,0:11:46.000
能代表全世界的發展模式

0:11:46.000,0:11:52.000
我們回到1960年做個比較

0:11:52.000,0:12:02.000
先選中韓國（左邊的小黃球）；巴西（右邊的黃綠色大球）

0:12:02.000,0:12:07.000
烏干達（Y軸上面的小紅球）

0:12:07.000,0:12:12.000
隨著時間的推移，我們看到

0:12:12.000,0:12:21.000
韓國的發展速度非常非常快

0:12:21.000,0:12:24.000
巴西就慢得多

0:12:24.000,0:12:30.000
我們再回到過去，給每個球畫出運動的軌跡

0:12:30.000,0:12:34.000
可以看到，發展速度的差距非常大

0:12:34.000,0:12:40.000
雖然各國的經濟和健康發展的軌跡大同小異

0:12:40.000,0:12:44.000
但是健康水平起點較高的國家

0:12:44.000,0:12:48.000
發展速度遠超過經濟水平起點高的

0:12:49.000,0:12:53.000
為了說明這一點，我們看看阿聯酋

0:12:53.000,0:12:56.000
他們從這裡出發，一個資源型國家

0:12:56.000,0:13:00.000
他們靠石油大把賺錢，但健康絕不是超市裡的貨物

0:13:00.000,0:13:04.000
需要衛生方面的投資，需要提高兒童的教育水平

0:13:04.000,0:13:07.000
需要培訓衛生工作者，還要教育民眾

0:13:07.000,0:13:10.000
Sheikh Sayed 幹的非常漂亮

0:13:10.000,0:13:14.000
儘管油價下跌了，他仍改善了阿聯酋的健康

0:13:14.000,0:13:18.000
這裡我們可以看到世界發展的主流

0:13:18.000,0:13:20.000
各國對資金的分配和使用

0:13:20.000,0:13:25.000
都比過去合理的多

0:13:25.000,0:13:32.000
這里大家看到各國的數據基本上都是平均數

0:13:32.000,0:13:37.000
但是用平均數可能會很危險[br]因為國家內部也存在很大的差異

0:13:37.000,0:13:43.000
我們看這裡

0:13:43.000,0:13:49.000
今天的烏干達和1960年的韓國差不多

0:13:49.000,0:13:54.000
如果把烏干達分解開，可以看到內部的明顯差異

0:13:54.000,0:13:57.000
烏干達最富有的20%在右邊

0:13:57.000,0:14:01.000
最貧窮的在左下邊。如果把南非分解開

0:14:01.000,0:14:06.000
尼日在下邊，他們剛遭受一場恐怖的飢荒

0:14:06.000,0:14:11.000
最貧窮的20%的尼日人在最左邊

0:14:11.000,0:14:14.000
而最富有的20%的南非人在最右邊

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今天我們仍然在討論什麼方案能解決非洲的問題

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世界上所有的問題非洲都有

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我們不可能討論出一套通用方案，既能解決這些地方的艾滋病問題

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同時也適用於這些地方

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世界的發展一定要因地制宜來分析

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僅從各大洲的水平上來分析是不夠的

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當學生們接觸到這個軟件的時候他們都非常興奮

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此外，政策制定者，各企業部門都會想知道世界的變化

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但為什麼大家仍然不知道（世界的變化）

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為什麼我們無法使用已知的數據呢

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我們的聯合國，國家統計部門

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學院還有非政府組織都擁有數據

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但數據被隱藏在底層的數據庫裡

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而公眾在上面（太陽），互聯網（地平線）並未得到有效的使用

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之前我們看到的關於世界變化的信息

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並不包括公眾資助的統計數據

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的確有一些網站依靠數據庫的營養而存在著

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但這是要收費的，還有愚蠢的密碼和討厭的統計表格

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（笑聲，掌聲）

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這個是行不通的。我們需要什麼？

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數據庫是現成的，不需要新的數據庫

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我們有很好的視覺軟件，還將有更多的問世

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於是我們成立了一個非營利機構

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我們稱之為“數據與圖樣的聯結” - Gapminder

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靈感來自倫敦地鐵（他們提醒乘客“小心列車與站台間的縫隙”）

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而且我們製作了一個軟件，把數據和圖樣聯結起來

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這個並不難，需要幾個人花幾年時間

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建立數據庫後大家就能看到動畫

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我們正嘗試解放聯合國的數據庫

0:16:08.000,0:16:12.000
少數聯合國機構和幾個國家已經開放了數據庫

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但我們最需要的是數據搜索引擎

0:16:15.000,0:16:20.000
依靠搜索引擎，我們先把原始數據複製成可搜索的格式

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再把數據發佈到全世界。外界對這個設想的反應如何呢？

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我嘗試跟幾個大型統計機構交涉

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所有人都說，這是不可能的，“這行不通，我們的信息很獨特，

0:16:32.000,0:16:35.000
不可能像其它數據那樣檢索的出來

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我們也不能免費把數據開放，給全世界的學生們和企業部門使用。 ”

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但這正是我們期望看到的，不是嗎？

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下邊是公眾資助採集的數據

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我們希望互聯網上長出美麗的花朵

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關鍵的一步，是讓這些數據可被搜索到

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並藉助軟件實現動畫的演示

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我有個很好的消息要告訴大家

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新上任的聯合國統計部門的領導並沒有說這是不可能的

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他只說“我們不能這麼做。”

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（笑聲）

0:17:11.000,0:17:13.000
他很聰明吧

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（笑聲）

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未來幾年中我們將會看到數據庫的變化

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我們會用全新的視角來看收入的分配

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這是1970年中國的收入分配

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這是1970年美國的收入分配

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幾乎沒有重疊，後來呢？

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中國在增長，再也不像以前那樣平等了

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它出現在右邊，俯視著美國

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是不是像個鬼一樣

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（笑聲）

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很嚇人吧，我認為這些信息很重要

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大家很有必要看到這些

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另外我最後要給大家展示，每千人中的網民數量

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這個軟件能讓我們很容易的看到全球各國的近500個參數

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通過點擊坐標軸

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你能輕易改變參數的設定

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我們的初衷是，數據免費下載且易於查找

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然後再點一下鼠標，數據就成為圖表的形式

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那樣大家就可以立刻看明白這些數據了

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統計學家們不喜歡這樣子

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他們認為這不能準確地反映事實，傳統的統計和分析方法是不能取代的

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但數據動畫可以幫助提出假說

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最後我們看一下當今的互聯網世界

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網民數量不斷向上攀升，（X軸是）人均國民生產總值

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互聯網是一項新技術，但令人驚訝的是

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它的普及和國家的經濟水平極其一致

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這也解釋了100美元電腦的重要性，但這是很好的趨勢

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世界各國的差距將會縮小，不是嗎

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這些國家的互聯網普及速度超過了經濟的發展速度

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我也希望大家都可以自由使用公眾資助採集的數據

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非常感謝！

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www.gapminder.org