1
00:00:00,000 --> 00:00:05,000
(박수)

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
1981년엔 AIDS가, 83년엔 그 바이러스가 밝혀졌습니다.

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
이제 "갭마인더"의 작은 원들을 통해 여러분께

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
1983년 HIV가 전세계에 얼마나 퍼져있었는지,

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
우리가 어떻게 추정했는지 보여드리겠습니다.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
우리가 여기서 보는 이것,

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
세로축은 HIV감염자 비율을 나타냅니다.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
이 가로축은 1인당 평균수입을 나타냅니다.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
그리고 이 작은 원들의 크기는

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
그 나라의 HIV감염자 수를 의미하고,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
색상은 각 대륙을 의미합니다.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
이제, 1983년의 미국을 보도록 하죠.

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
미국은 감염자 비율은 매우 낮지만,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
인구가 매우 많기 때문에, 원의 크기도 상당합니다.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
결과적으로, 미국내에는 상당수의 HIV감염자가 존재했습니다.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
그럼 이제 상단의 우간다를 확인해보죠.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
우간다는 아주 작은 나라임에도 불구하고

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
인구의 5%정도가 감염자로, 매우 큰 원으로 표현됩니다.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
아마도 전세계에서 가장 많은 감염자를 보유한 나라였을 것입니다.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
이후 무슨 일이 벌어졌을까요?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
여러분들이 그래프의 의미를 이해하셨으니,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
우리는, 앞으로 60초동안,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
전세계에 걸친 HIV의 전염성을 확인할 것입니다.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
그전에, 발명품 하나를 먼저 소개해드리죠

25
00:01:22,000 --> 00:01:25,000
(웃음)

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
제가 레이저포인터의 광선을 응결시켰습니다.

27
00:01:31,000 --> 00:01:34,000
(웃음)

28
00:01:34,000 --> 00:01:37,000
(박수)

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
그럼, 준비, 차렷, 출발!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
먼저, 우간다와 짐바브웨가 빠르게 올라가기 시작합니다.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
이렇게 상승했습니다.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
아시아에서 높은 감염자 비율로 두각을 나타내는 것은 태국입니다,

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
1% 에서 2% 의 수치를 나타냅니다.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
이제 우간다가 도로 내려가기 시작했고,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
짐바브웨는 여전히 수직 상승중입니다.

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
몇년후 남아프리카의 HIV감염율이 극단적으로 오릅니다.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
이쪽 인도는 많은 감염자수를 보유했지만,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
여전히 낮은 비율을 유지합니다.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
이쪽에서도 비슷한 일이 일어납니다.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
보시죠. 우간다가 내려오고, 짐바브웨도 내려오고

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
러시아도 1% 정도가 됩니다.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
지난 2 ~ 3년 동안, 우리는

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
전세계 HIV의 점염성이 안정기에 도달했습니다.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
여기까지 25년이 걸렸습니다.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
하지만 안정기라고 해서 점차 나아진다는 것은 아닙니다.

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
단지 더 나빠지지 않는다는 것이죠.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
그리고 지금 이 안정기에서는 전세계

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
성인 인구 가운데 약 1% 정도가 HIV감염자입니다.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
다시 말해 3~4천만 명이 HIV감염자이며,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
이는 캘리포니아 전체 인구와 맞먹는 수치입니다.

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
이것이 오늘 날 우리의 모습입니다.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
그럼, 보츠와나를 빠르게 다시 보겠습니다.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
보츠와나는 남아프리카의 중상위소득국으로,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
민주 정부와 좋은 경제시스템을 지녔습니다.

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
이것이 이곳에서 발생된 일입니다.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
낮은 위치에서 시작해 급상승하다가,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
2003년에 정점을 찍고

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
현재 내려오고 있습니다.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
그러나 아주 천천히 내려옵니다.

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
훌륭한 경제시스템과 정부를 지닌 보츠와나는

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
HIV 환자를 치료할 수 있기 때문입니다.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
제대로 치료를 받는다면, AIDS로 죽지 않습니다.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
보츠와나의 HIV감염자들은 앞으로도 10~20년은

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
더 살 것이기에 감염율은 낮아지지 않을것입니다.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
그러니까 이 통계에는 문제가 좀 있습니다.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
보츠와나아 달리, 여기 가난한 아프리카 국가들은

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
HIV감염자 비율이 급격히 떨어집니다.

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
여전히 HIV감염자들이 죽기 때문입니다.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
훌륭한 PEPFAR의 노력에도 불구하고,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
모든 사람들이 치료를 받지는 못하고 있습니다.

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
가난한 국가에서 치료를 받고 있는 사람들도

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
2년 후엔 겨우 60%만이 치료를 계속 받을 수 있습니다.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
최빈국의 모든 국민들에게 평생동안 치료를

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
제공하는 것이 비현실적이긴 하지만,

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
그래도 치료가 이루어지고 있단건 매우 좋은 일입니다.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
하지만 이제 관심사는 예방으로 돌아섰습니다.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
범세계적 HIV 문제를 해결하기 위해서는

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
더 이상의 전염을 막는 것이 유일한 방법입니다.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
약은 가격이 너무 비쌉니다. 백신이 있더라도,

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
앞으로 좀 더 효과적인 백신이 나오더라도,

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
빈민층에겐 너무 비쌉니다.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
약뿐만 아니라 환자에게 필요한 치료와

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
보살핌까지 제공하기엔 너무 비쌉니다.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
우리가 이런 패턴을 봤을때,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
다음 한가지가 명확히 드러납니다.

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
사람들은 저 파란 원들을 보고

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
아프리카의 HIV비율이 매우 높다고 말한다는 겁니다.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
하지만 저는 아프리카의 HIV가 아주 다르다고 말합니다.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
여러분들은 가장 높은 HIV감염자 보유국들을

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
아프리카에서 찾을 수 있겠지만,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
세네갈은 이 아래에 존재합니다.

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
미국과 동일한 감염율입니다.

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
그리고 마다가스카를 비롯해,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
수많은 아프리카 나라들을 다른 세계들과 유사한

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
매우 낮은 위치에서 찾을 수 있습니다.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
아프리카를 하나로 생각하고 모든 아프리카 상황이

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
똑같다고 여기는 것은 심각한 일반화 오류입니다.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
우리는 이렇게 생각해서는 안됩니다.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
이런 사고는 그들을 존중하지 않는 것이며,

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
현명하지 못한 것입니다.

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

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
저는 미국에서 살았던 적이 있습니다.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
솔트레이크시티와 샌프란시스코가 다르다는 것을 알았습니다.

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

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
아프리카도 마찬가지입니다. 많은 것이 다릅니다.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
그럼 감염율이 왜 높을까요? 전쟁때문일까요?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
아닙니다. 여기를 보시죠.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
전쟁폐허인 콩고는 이 아래 2~4%에 있습니다.

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
그리고 평화로운 이웃나라 잠비아는 15% 근방입니다.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
콩고에서 탈출한 피난민들에 대한 좋은 연구가 있습니다.

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
감염율은 2~3%정도였고,

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
평화로운 잠비아는 훨씬 높습니다.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
최근 연구 결과를 보면

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
전쟁과 강간은 비록 끔찍한 일이지만

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
높은 HIV비율을 야기시키는 것은 아니란걸 알수 있습니다.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
그럼, 가난때문인가요?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
아마도 여러분들이 거시적으로만 본다면,

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
수입이 높을수록 HIV감염율이 높아 보일수도 있습니다.

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
그러나 그건 지나친 단순화입니다.

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
아래 탄자니아로 내려와 보도록 하죠.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
탄자니아를 평균 수입에 따라

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
5개의 그룹으로 분류하겠습니다.

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
확인해보시죠.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
부자라고는 할 수 없겠지만, 수입이 높을 수록

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
HIV 감염율도 높습니다.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
11%부터 4%까지 큰 차이를 보이고 있으며,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
이 차이는 여성 사이에서 더 크게 나타납니다.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
이 결과는 우리가 생각했던 것들은,

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
아프리카 기관과 국내외 연구자들의 연구 결과가

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
잘못된 생각이라는 보여주고 있습니다.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
이것이 탄자니아 내에서의 차이입니다.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
케냐를 보여드리지 않을 수가 없습니다.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
케냐를 한번 보시죠.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
케냐는 각 지역에 따라 분류했습니다.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
보시죠.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
한 아프리카 나라 내에서도 아주 낮은 비율에서

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
매우 높은 비율까지 차이가 나는 것을 보세요.

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
또 대다수의 케냐 지역은 꽤 괜찮게 나타납니다.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
그럼 무엇때문일까요?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
왜 몇몇 나라에서 극단적으로 높은 비율이 나타날까요?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
다수의 파트너와 관계를 맺거나

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
콘돔 필요성에 대한 인지가 떨어지거나,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
나이차가 많이 나는

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
즉 어린 여성을 선호하는 현상이 보편화되있기 때문입니다.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
감염율이 높은 나라에서, 젊은 남성보다 젊은 여성들이

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
높은 감염율을 나타내는 것을 볼 수 있습니다.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
그럼 그들은 어디에 있을까요?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
이 원들을 지도에 옮겨보겠습니다.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
높은 감염율을 지닌 국가는 전체 인구의 4%가 감염자이고

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
전세계 HIV감염자의 50%가 이들 국가에 있습니다.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
HIV는 전세계에 존재합니다.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
보시는바와 같이, 전세계에 걸쳐 각 원이 존재합니다.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
브라질에도 많은 HIV감염자가 있고,

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
다수의 아랍 국가들은 아니지만, 이란은 꽤 높습니다.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
이란에는 헤로인 중독과 매춘도 존재합니다.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
인도 역시 인구가 많기 때문에 감염자도 많습니다.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
동남아시아 등에도 존재합니다.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
하지만 아프리카의 한 부분이 있습니다.

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
어려운 점은 우리가 한편으로는

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
아프리카 전체를 일반화해서는 안되며,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
이 현상의 원인을 간단하게 생각해서는 안되지만,

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
동시에 이 것이 심각한 상황이란 것을 인정해야 한다는 것입니다.

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
이 패턴에 대해선 과학적으로 일치된 의견이 있으니까요.

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00:07:54,000 --> 00:07:57,000
마침내 UNAIDS는 HIV 확산에 대한

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00:07:57,000 --> 00:08:00,000
양질의 데이터를 공개했습니다.

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00:08:00,000 --> 00:08:03,000
단기간에 많은 사람과 관계를 가지는 "동시성" 때문일 수도 있고

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00:08:03,000 --> 00:08:06,000
바이러스의 특정한 형태 때문일 수도 있습니다.

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00:08:06,000 --> 00:08:10,000
전염이 더 잘되게 만드는

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
또 다른 이유가 있을 수도 있습니다.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
어쨌든, 여러분들이 건강하고 이성애자라면

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
한번 관계로 감염될 확률은 천 분의 일입니다.

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00:08:21,000 --> 00:08:23,000
너무 속단하지 마십시오.

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00:08:23,000 --> 00:08:25,000
오늘 밤 행실을 조심하시고요.

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

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00:08:27,000 --> 00:08:30,000
하지만, 여러분들의 상황에 따라

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
성병에 감염될 확률이 백 분의 일이 될 수도 있습니다.

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00:08:33,000 --> 00:08:36,000
하지만 우리는 동시성 때문이라고 생각합니다.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
동시성이 무엇인까요?

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00:08:38,000 --> 00:08:40,000
스웨덴에는 동시성이 없습니다.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
우리는 연쇄적 일부일처제이거든요.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
새해 전날 보드카한잔, 그리고 봄을 위한 새 파트너.

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00:08:44,000 --> 00:08:46,000
한 여름밤의 보드카 한잔, 가을을 위한 새 파트너.

183
00:08:46,000 --> 00:08:48,000
보드카 한잔, 계속 이렇게 가는거죠.

184
00:08:48,000 --> 00:08:51,000
그렇게 여러분들에게는 흘러간 옛 애인들이 넘칩니다.

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00:08:51,000 --> 00:08:53,000
그리고 우리는 몇 년 동안 몸 속에 머무는

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00:08:53,000 --> 00:08:57,000
심각한 성병인 클라미디아에 걸립니다.

187
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
HIV는 감염후 3~6주 후 가장 왕성한 활동을 하기 때문에

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00:09:00,000 --> 00:09:03,000
한 달 이내에 여러 파트너와 관계를 맺는 것은

189
00:09:03,000 --> 00:09:06,000
다른 전염병에 비해 HIV가 전염되기 훨씬 좋습니다.

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00:09:06,000 --> 00:09:08,000
아마도, 이런 것들이 조합된 결과일 것입니다.

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00:09:08,000 --> 00:09:11,000
저는 여러분들이 이 차트를 보고 사실을 향해

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00:09:11,000 --> 00:09:13,000
한발 나아갈 것이기에 기쁩니다.

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00:09:13,000 --> 00:09:15,000
이 차트는 무료로 이용할 수 있고,

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00:09:15,000 --> 00:09:18,000
Gapmider.org에 UNAIDS 데이터를 업로드해 놓았습니다.

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00:09:18,000 --> 00:09:22,000
그리고 앞으로 우리가 범세계적인 문제에 직면했을때는

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00:09:22,000 --> 00:09:25,000
우리의 따뜻한 마음과,

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물질적 가치, 돈 뿐만 아니라,

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00:09:27,000 --> 00:09:30,000
우리의 지식도 함께 사용하기를 희망합니다.

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00:09:30,000 --> 00:09:32,000
감사합니다.

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