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

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
AIDS ble oppdaget i 1981, viruset i 1983

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Disse Gapminder boblene viser dere

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
hvordan den globale spredningen var i 1983

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
eller hvordan vi beregner at den var.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Hva vi viser her --

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
på denne aksen her viser jeg prosenten smittede voksne.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
Og på denne aksen viser jeg dollar per person i inntekt.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
Og størrelsen på disse boblene, størrelsen på disse boblene her,

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
viser hvor mange som er smittet i hvert land,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
og fargen viser hvilket kontinent.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Dere kan se at USA, i 1983,

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
hadde en veldig lav prosent smittede,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
men på grunn av stor befolkning, fremdeles en rimelig stor boble.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
Det var ganske mange smittede i USA.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
Og her oppe, ser dere Uganda

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
De hadde nesten fem prosent smittede,

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
og en ganske stor boble til tross for at de var et lite land da.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
Og de var sannsynligvis det mest smittede landet i verden.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
Hva har skjedd nå?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Nå har du forstått grafen,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
og nå, i løpet av de neste 60 sekundene,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
skal vi spille HIV epidemien i verden.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Men først har jeg en ny oppfinnelse her.

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

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Jeg har solidifisert strålen fra laser pekeren.

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

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

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
Så, klar, ferdig, gå.

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Først så har vi økningen i Uganda og Zimbabwe.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
De gikk oppover slik.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
I Asia, var det første landet som ble tungt smittet Thailand.

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
De nådde en til to prosent.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Så begynte Uganda å snu,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
mens Zimbabwe tok av,

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
og noen år etterpå hadde Sør Afrika en fryktelig økning av HIV smitte.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
Se, India fikk mange smittet,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
men hadde ett lavt nivå.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
Og nesten det samme skjer her.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
Se, Uganda kommer ned, Zimbabwe kommer ned,

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
Russland gikk til en prosent.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
I de siste to til tre årene

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
har vi nådd et stabilt nivå av HIV epidemien i verden.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
25 år tok det.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
Men et stabilt nivå betyr ikke at ting blir bedre,

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
det betyr bare at de har sluttet å bli verre.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
Og det har det -- mer eller mindre,

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
en prosent av verdens voksne befolkning er HIV smittet.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Det betyr 30 til 40 millioner mennesker,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
tilsvarende hele California, alle sammen,

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
det er mer eller mindre slik det er i verden idag.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
La meg vise dere en reprise av Botswana.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Botswana -- øvre-middels inntektsnivå land sør i Afrika,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
demokratisk regjering, god økonomi,

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
og dette er det som skjedde der.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
De startet lavt og så tok av,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
nådde høydepunktet i 2003,

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
og nå er de nede.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
Men det går sakte nedover,

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
fordi i Botswana, men god økonomi og styresett,

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
kan de behandle folk.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
Og hvis folk som er smittet blir behandlet, så dør de ikke av AIDS.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
Disse prosentene kommer ikke ned

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
fordi folk kan overleve i 10 til 20 år.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
Så det er problemer med disse tallene nå.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
Men i de fattigere landene i Afrika, lavinntekts landene her nede,

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
faller prosenten smittede fortere

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
fordi folk dør fremdeles.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
Til tross for PEPFAR, generøse PEPFAR,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
blir ikke alle nådd for behandling,

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
og blant de som blir nådd med behandling i de fattige landene,

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
er kun 60 prosent fremdeles på behandlingen etter to år.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
Det er ikke realistisk med livslang behandling

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
for alle i de fattige landene.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Men det er veldig bra at det som blir gjort blir gjort.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
Men fokuset er nå tilbake på forebygging.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
Det er kun ved å stoppe smitte

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
at verden kan takle problemet.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
Medisiner er for dyre -- om vi hadde hatt vaksinen

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
eller når vi får vaksinen, så er det mer effektivt --

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
men medisinene er veldig dyre for de fattige.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Ikke medisinen i seg selv, men behandlingen

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
og omsorgen som trengs rundt den.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
Når vi ser på mønsteret

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
står en ting frem veldig tydelig.

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
dere ser de blå boblene

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
og folk sier HIV er veldig utbredt i Afrika.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
Jeg ville sagt; HIV er veldig annerledes i Afrika.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
Dere finner de høyeste HIV nivåene i verden

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
i afrikanske land,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
og likevel finner dere Senegal der nede

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
med samme nivået som USA

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Og dere finner Madagaskar,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
og dere vil finne mange afrikanske land

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
med like lavt nivå som resten av verden.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
Det er denne fryktelige overforenklingen at det er ett Afrika

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
og ting går bare en vei i Afrika.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
Vi må slutte med det.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
Det er ikke respektfullt og ikke særlig smart

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
å tenke slik.

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

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Jeg var heldig nok til å jobbe en stund i USA.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Jeg fant ut at Salt Lake City og San Francisco var forskjellig.

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

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
Og slik er det i Afrika også -- store forskjeller.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Så hvorfor er det så høyt? Er det krig?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
Nei, det er det ikke. Se her.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
Krigsherjede Kongo er her nede -- to, tre, fire, prosent

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
Og dette er fredelige Zambia, naboland -- 15 prosent.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
Og det er gode studier av flyktinger fra Kongo --

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
de hadde rundt to, tre prosent smittede.

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
og fredelige Zambia -- mye høyere.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
Det finnes nå studier som klart viser

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
at krigene er fryktelig, voldtektene er fryktelige.

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Men det er ikke den drivende kraften bak de høye nivåene i Afrika.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
Så er det fattigdom?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
Vel, hvis dere ser på det store bildet

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
så ser det ut som om: mer penger, mer HIV.

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
Men det er overforenklet,

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
så la oss ta en titt på Tanzania.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
Jeg deler Tanzania inn i fem inntektsgrupper,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
fra lavest inntekt til høyest inntekt,

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
så setter vi igang.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
De med høyest inntekt, de velstående, jeg ville ikke sagt rike,

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
de har mer HIV.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
Forskjellen går fra 11 prosent ned til fire prosent,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
og forskjellen er enda større blant kvinner.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Det er mange ting vi trodde, som nå, med god forsking,

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
utført av afrikanske institusjoner og forskere

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
sammen med internasjonale forskere, viser seg å ikke stemme.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
Så, dette er forskjellen i Tanzania.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
Og jeg kan ikke unngå å vise Kenya.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Se her på Kenya

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Jeg har delt Kenya inn i sine provinser.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Nå starter vi.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
Se forskjellen innad i ett afrikansk land --

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
det går fra veldig lavt til veldig høyt,

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
og de fleste provinsene i Kenya er rimelig lave.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
Så hva er det da?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
Hvorfor ser vi disse ekstreme høye nivåene i noen land?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Vel, det er mer vanlig med flere partnere,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
det er mindre bruk av kondomer,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
og det er sex med høy aldersforskjell --

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
det vi si, som regel eldre menn som har sex med yngre kvinner.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
Vi ser høyere nivåer blant unge kvinner enn unge menn

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
i mange av disse høyst smittede landene.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
Men hvor ligger de?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Jeg bytter ut boblene med ett kart.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Se, de høyt smittede er fire prosent av all befolkningen

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
og de har 50 prosent av befolkningen.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
HIV eksisterer over hele verden.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Se, det er bobler over hele verden her.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
Brazil har mange HIV smittede.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Arabiske land har ikke så høyt nivå, men Iran ligger ganske høyt.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
De har heroin avhengige og prostitusjon i Iran.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
India har mange fordi de er mange.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Sør-øst Asia, og så videre.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Men det er en del av Afrika --

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
og det vanskelige er å samtidig

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
ikke komme med en generalisert uttalelse om Afrika,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
å ikke komme til enkle ideer om hvorfor det er slik,

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
men samtidig innrømme at det er et alvorlig tilfelle,

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
fordi det er et vitenskaplig konsensus om dette mønsteret nå.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
UNAIDS har endelig gitt ut gode data

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
om spredningen av HIV.

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Det kan være flere partnere.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Det kan være noen virus typer.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Det kan være at det er andre ting

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
som gjør at spredning skjer i høyere frekvens.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Når det kommer til stykket, så dersom du er sunn og har heteroseksuell sex,

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
Så er sjansen for smitte ved samleie en av 1,000.

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Ikke trekk forhastede konklusjoner nå;

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
oppfør dere ikveld og så videre.

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

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Men -- hvis du er i en mindre fordelaktig situasjon

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
flere kjønnssykdommer, så kan sjansen være en av 100.

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Men vi tror det er overlappende forhold.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
Hva er det med overlappende forhold?

179
00:08:38,000 --> 00:08:40,000
I Sverige har vi som regel ikke overlappende forhold.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
Vi har serie monogami.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
Vodka, Nyttårsaften -- ny partner for våren.

182
00:08:44,000 --> 00:08:46,000
Vodka, midtsommersnatt -- ny partner for høsten.

183
00:08:46,000 --> 00:08:48,000
Vodka -- og det fortsetter slik.

184
00:08:48,000 --> 00:08:51,000
Og du samler et stort antall ekser.

185
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
Og vi har en fryktelig klamydia epidemi --

186
00:08:53,000 --> 00:08:57,000
en fryktelig klamydia epidemi som varer i mange år.

187
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
HIV har en topp av smittefare tre til seks uker etter smitte

188
00:09:00,000 --> 00:09:03,000
og derfor er det å ha mer enn en partner i måneden

189
00:09:03,000 --> 00:09:06,000
mye farligere for HIV overføring enn andre infeksjoner.

190
00:09:06,000 --> 00:09:08,000
Sannsynligvis er det en kombinasjon av disse.

191
00:09:08,000 --> 00:09:11,000
Og det som gjør meg så glad er at vi beveger oss nå

192
00:09:11,000 --> 00:09:13,000
mot fakta når vi ser på dette.

193
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
Dere kan få denne oversikten, gratis.

194
00:09:15,000 --> 00:09:18,000
Vi har lastet opp UNAIDS data på Gapminder.org.

195
00:09:18,000 --> 00:09:22,000
Og vi håper at når vi håndterer globale problemer i framtiden

196
00:09:22,000 --> 00:09:25,000
så har vi ikke bare hjertet,

197
00:09:25,000 --> 00:09:27,000
ikke bare pengene,

198
00:09:27,000 --> 00:09:30,000
men vi skal også bruke hjernen.

199
00:09:30,000 --> 00:09:32,000
Takk så mye.

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