1
00:00:00,000 --> 00:00:05,000
(Beifall)

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
AIDS wurde 1981 entdeckt, das Virus 1983.

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Diese Gapminder-Grafik zeigt Ihnen,

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
wie die weltweite Verbreitung des Virus 1983 aussah,

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
oder wie wir annehmen, dass sie aussah.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Was wir hier zeigen ist --

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
auf dieser Achse hier zeige ich den Prozentsatz infizierter Erwachsener.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
Und auf dieser Achse zeige ich das Pro-Kopf-Einkommen in Dollar.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
Und die Größe dieser Blasen, die Größe der Blasen hier,

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
zeigt, wie viele im jeweiligen Land infiziert sind,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
und die Farbe ist der Kontinent.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Nun sehen Sie, dass die Vereinigten Staaten 1983

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
einen sehr geringen Prozentsatz infizierter Personen hatte,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
aber aufgrund der großen Einwohnerzahl trotzdem eine große Blase.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
In den Vereinigten Staaten waren ziemlich viele Leute infiziert.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
Und da oben sehen Sie Uganda.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
Dort waren fast fünf Prozent infiziert,

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
und deshalb ist die Blase groß, obwohl das Land klein ist.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
Und es war wahrscheinlich das infektionsreichste Land der Welt.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
Was ist dann passiert?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Sie haben nun die Grafik verstanden,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
und jetzt, in den nächsten 60 Sekunden,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
werden wir die HIV-Epidemie in der Welt ablaufen lassen.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Aber zuerst habe ich hier eine neue Erfindung.

25
00:01:22,000 --> 00:01:25,000
(Gelächter)

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Ich habe den Strahl des Laserpointers erstarren lassen.

27
00:01:31,000 --> 00:01:34,000
(Gelächter)

28
00:01:34,000 --> 00:01:37,000
(Beifall)

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
Also, auf die Plätze, fertig, los!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Zuerst sehen wir den schnellen Anstieg in Uganda und Simbabwe.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
Sie stiegen so nach oben.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
In Asien war das erste stark infizierte Land Thailand.

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
Es erreichte ein bis zwei Prozent.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Dann begann Uganda abzusinken,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
während Simbabwe nach oben schoss,

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
und einige Jahre später hatte Südafrika einen schrecklichen Anstieg des HIV-Vorkommens.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
Sehen Sie, in Indien wurden viele infiziert,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
aber das Niveau war niedrig.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
Und fast das Gleiche passiert hier.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
Sehen Sie: Während Uganda absinkt und Simbabwe absinkt,

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
stieg Russland auf ein Prozent an.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
In den vergangenen zwei bis drei Jahren

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
haben wir ein Gleichgewicht der weltweiten HIV-Epidemie erreicht.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
Das hat 25 Jahre gedauert.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
Aber Gleichgewicht bedeutet nicht, dass die Dinge besser werden,

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
sondern nur, dass sie nicht schlimmer werden.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
Und dabei sind -- im Gleichgewicht sind mehr oder weniger

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
ein Prozent der erwachsenen Weltbevölkerung mit HIV infiziert.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Das bedeutet 30 bis 40 Millionen Menschen,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
ganz Kalifornien, jede Person,

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
das ist mehr oder weniger, was wir heute auf der Welt haben.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
Lassen Sie mich nun Botswana noch einmal schnell abspielen.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Botswana -- ein Land im südlichen Afrika mit höherem mittlerem Einkommen,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
demokratischer Regierung, guter Wirtschaft,

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
und das hier ist dort passiert.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
Es fing niedrig an, dann schossen die Zahlen nach oben,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
und 2003 wurde dort oben der Höhepunkt erreicht,

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
und jetzt ist es hier unten.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
Aber es sinkt nur langsam ab,

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
weil man in Botswana, mit guter Wirtschaft und Staatsführung,

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
die Menschen behandeln kann.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
Und wenn Menschen, die infiziert sind, behandelt werden, sterben sie nicht an AIDS.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
Diese Prozentsätze werden nicht niedriger werden,

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
weil Menschen 10 bis 20 Jahre überleben können.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
Also haben wir jetzt ein Problem mit dieser Metrik.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
Aber die ärmeren Länder in Afrika, die Länder mit niedrigeren Einkommen hier unten,

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
da sinken die Prozentzahlen der Infizierten schneller

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
weil Menschen immer noch sterben.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
Trotz PEPFAR, dem großzügigen PEPFAR,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
können wir nicht alle Leute mit Behandlung erreichen,

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
und von denen, die wir mit Behandlung erreichen in den armen Ländern,

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
sind nach zwei Jahren nur noch 60 Prozent unter Behandlung.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
Lebenslange Behandlung ist nicht realistisch

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
für alle in den ärmsten Ländern.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Aber es ist sehr gut, dass getan wird, was getan wird.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
Aber Prävention steht jetzt wieder im Mittelpunkt.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
Nur indem wir die Übertragung stoppen

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
kann die Welt damit fertig werden.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
Medikamente sind zu teuer -- wenn wir den Impfstoff gehabt hätten,

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
oder wenn wir den Impfstoff bekämen, das wäre effektiver --

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
aber die Medikamente sind sehr teuer für die Armen.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Nicht die Medikamente selber, sondern die Behandlung

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
und die Pflege, die damit verbunden ist.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
Wenn wir uns also das Muster ansehen,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
wird eines ganz klar:

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
Sie sehen die blauen Blasen

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
und die Leute sagen, HIV ist sehr verbreitet in Afrika.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
Ich würde sagen, HIV ist sehr anders in Afrika.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
Sie finden die höchsten HIV Raten auf der Welt

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
in afrikanischen Ländern,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
und dennoch finden Sie in Senegal, hier unten,

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
die gleiche Rate wie in den Vereinigten Staaten.

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Und Sie werden feststellen, dass Madagaskar,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
und sie werden feststellen, dass eine Menge afrikanische Länder

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
ungefähr so niedrig liegen wie der Rest der Welt.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
Das ist diese schreckliche Vereinfachung, dass es dieses eine Afrika gibt

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
und dass Dinge auf eine Art laufen in Afrika.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
Das müssen wir stoppen.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
Das zeigt keinen Respekt, und es ist nicht sehr klug

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
so zu denken.

101
00:05:02,000 --> 00:05:06,000
(Applaus)

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Ich hatte das Glück, eine Zeit lang in den Vereinigten Staaten zu leben und zu arbeiten.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Wie ich erfuhr, ist Salt Lake City anders als San Francisco.

104
00:05:13,000 --> 00:05:15,000
(Gelächter)

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
Und genau so ist es in Afrika -- es gibt große Unterschiede.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Warum ist es so hoch? Ist es Krieg?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
Nein, das ist es nicht. Schauen Sie hier.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
Das vom Krieg zerrüttete Kongo ist hier unten -- zwei, drei, vier Prozent.

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
Und dies ist das friedliche Sambia, Nachbarland -- 15 Prozent.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
Und dann gibt es gute Studien über die Flüchtlinge aus dem Kongo --

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
von denen zwei, drei Prozent infiziert sind,

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
und das friedliche Sambia -- viel höher.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
Mittlerweile gibt es Studien, die klar zeigen,

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
dass die Kriege schrecklich sind, dass Vergewaltigungen schrecklich sind.

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Aber das ist nicht die treibende Kraft hinter den hohen Zahlen in Afrika.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
Also ist es Armut?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
Nun, wenn man es auf dem Makrolevel betrachtet,

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
sieht es aus als ob je mehr Geld, desto mehr HIV.

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
Aber das ist sehr vereinfacht,

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
also schauen wir weiter unten Tansania an.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
Ich teile Tansania in fünf Einkommensgruppen auf,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
vom höchsten Einkommen zum niedrigsten Einkommen,

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
und hier geht's los.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
Diejenigen mit dem höchsten Einkommen, die Wohlhabenden, ich würde nicht sagen die Reichen,

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
die haben öfter HIV.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
Der Unterschied geht von 11 Prozent herunter auf vier Prozent,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
und der Unterschied ist noch größer bei Frauen.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Es gibt eine Menge, von dem wir dachten, dass jetzt, gute Forschung

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
von afrikanischen Einrichtungen und Forschern

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
zusammen mit den internationalen Forschern, zeigen, dass das nicht der Fall ist.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
Also, das ist der Unterschied innerhalb von Tansania.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
Und ich kann nicht umhin, Kenia zu zeigen.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Schauen Sie sich hier Kenia an.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Ich habe Kenia in seine Provinzen unterteilt.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Hier geht's los.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
Sehen Sie den Unterschied innerhalb eines afrikanischen Landes --

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
es geht von einem sehr niedrigem Level bis zu einem sehr hohem Level

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
und die meisten Provinzen in Kenia sind ziemlich niedrig.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
Also, was ist es dann?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
Warum sehen wir diese extrem hohen Level in einigen Ländern?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Nun, es kommt häufiger mit mehreren Partnern vor,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
es werden weniger Kondome benutzt,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
und Leute unterschiedlichen Alters haben Geschlechtsverkehr --

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
das heißt, ältere Männer neigen dazu, Geschlechtsverkehr mit jüngeren Frauen zu haben.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
Wir sehen höhere Zahlen in jüngeren Frauen als in jüngeren Männern

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
in vielen dieser stark betroffenen Ländern.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
Aber wo liegen sie?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Ich werde die Blasen zu einer Karte vertauschen.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Schauen Sie, die Hochinfizierten entsprechen vier Prozent der Gesamtbevölkerung

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
und sie weisen 50 Prozent aller HIV-Infizierten auf.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
HIV gibt es überall auf der Welt.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Schauen Sie, die Blasen sind überall auf der Welt.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
Brasilien hat viele HIV-Infizierte.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Arabische Länder nicht so sehr, aber Iran ist ziemlich hoch.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
Es gibt Heroinsucht und auch Prostitution im Iran.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
Indien hat viele, weil dort viele leben.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Südostasien, und so weiter.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Aber es gibt einen Teil Afrikas --

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
und das Schwierige ist, zur gleichen Zeit,

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
keine Pauschalaussage über Afrika zu machen,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
auf keine einfachen Ideen zu kommen, warum das so ist, auf der einen Seite.

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Auf der anderen Seite, zuzugeben, dass dies ein schwerer Fall ist,

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
weil sich die Wissenschaft über dieses Muster jetzt einig ist.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
UNAIDS haben endlich gute Daten zur Verfügung gestellt

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
zur Verbreitung von HIV.

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Es könnte Zeitgleichheit sein.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Es könnten ein paar Virustypen sein.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Es könnte sein, dass es etwas anderes ist,

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
weswegen die Übertragung häufiger vorkommt.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Wenn man völlig gesund ist und heterosexuellen Geschlechtsverkehr hat,

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
beträgt das Infektionsrisiko bei einem Geschlechtsverkehr letzten Endes eins zu 1.000.

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Ziehen Sie jetzt keine voreiligen Schlüsse;

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
benehmen Sie sich heute Abend und so fort.

174
00:08:25,000 --> 00:08:27,000
(Gelächter)

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Aber -- und wenn Sie sich in einer ungünstigeren Situation befinden,

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
mehr durch Geschlechtsverkehr übertragene Krankheiten, kann es eins zu einhundert sein.

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Aber was wir denken, ist, dass es Zeitgleichheit sein könnte.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
Und was ist Zeitgleichheit?

179
00:08:38,000 --> 00:08:40,000
In Schweden gibt es keine Zeitgleichheit.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
Wir haben aufeinanderfolgende Einehen.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
Wodka, Silvester -- neuer Partner zum Frühling.

182
00:08:44,000 --> 00:08:46,000
Wodka, Sommersonnenwende -- neuer Partner zum Herbst.

183
00:08:46,000 --> 00:08:48,000
Wodka -- und so geht es weiter, Sie wissen schon.

184
00:08:48,000 --> 00:08:51,000
Und so sammeln Sie eine große Zahl Ex-Freundinnen.

185
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
Und wir haben eine schreckliche Chlamydienepidemie --

186
00:08:53,000 --> 00:08:57,000
schreckliche Chlamydienepidemie, die viele Jahre in Umlauf bleibt.

187
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
HIV erreicht seinen Höhepunkt drei bis sechs Wochen nach Ansteckung

188
00:09:00,000 --> 00:09:03,000
und daher ist mehr als ein Partner im selben Monat

189
00:09:03,000 --> 00:09:06,000
viel gefährlicher für HIV-Übertragung als bei anderen Infektionen.

190
00:09:06,000 --> 00:09:08,000
Wahrscheinlich ist es eine Kombination davon.

191
00:09:08,000 --> 00:09:11,000
Und was mich so froh macht, ist, dass wir uns

192
00:09:11,000 --> 00:09:13,000
in Richtung Fakten bewegen, wenn wir uns das ansehen.

193
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
Sie können diese Grafik kostenlos erhalten.

194
00:09:15,000 --> 00:09:18,000
Wir haben UNAIDS Daten auf Gapminder.org hochgeladen.

195
00:09:18,000 --> 00:09:22,000
Und wir hoffen, dass wenn wir in Zukunft an globalen Problemen arbeiten,

196
00:09:22,000 --> 00:09:25,000
wir nicht nur das Herz haben,

197
00:09:25,000 --> 00:09:27,000
dass wir nicht nur das Geld haben,

198
00:09:27,000 --> 00:09:30,000
sondern dass wir auch unser Hirn benutzen.

199
00:09:30,000 --> 00:09:32,000
Vielen Dank.

200
00:09:32,000 --> 00:09:38,000
(Applaus)