< Return to Video

最高の統計を披露

  • 0:01 - 0:03
    10年ほど前 私は
    スウェーデンの学生に
  • 0:03 - 0:07
    世界の発展について
    教える仕事に就きました
  • 0:07 - 0:10
    私がアフリカの機関と一緒に
    20年ほど
  • 0:10 - 0:13
    アフリカの飢餓の研究を
    していたので
  • 0:13 - 0:17
    世界のことを少しは知っていると
    期待したのでしょう
  • 0:17 - 0:21
    医科大である
    カロリンスカ研究所で
  • 0:21 - 0:24
    「世界保健」という学部の授業を
    持つことになりました
  • 0:24 - 0:27
    しかしやる段になって
    不安になりました
  • 0:27 - 0:32
    スウェーデンでも最も成績優秀な
    学生たちが相手です
  • 0:32 - 0:36
    私が教える事なんか みんな
    知っているのではないかと思いました
  • 0:36 - 0:38
    そこで最初に小テストを
    やることにしました
  • 0:38 - 0:41
    その時の質問は 私に多くのことを
    教えてくれました
  • 0:41 - 0:47
    “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”
  • 0:47 - 0:50
    各組は 一方が他方よりも
    2倍以上
  • 0:50 - 0:54
    乳幼児死亡率が高くなるように
    選んであります
  • 0:54 - 0:59
    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
  • 0:59 - 1:01
    別に皆さんを
    テストはしません
  • 1:01 - 1:06
    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
  • 1:06 - 1:09
    これがスウェーデンの
    学生の成績です
  • 1:09 - 1:13
    信頼区間はごく狭く
    私にはありがたい結果でした
  • 1:13 - 1:16
    5点満点で平均1.8です
  • 1:16 - 1:19
    これなら世界保健の教授の
    居場所があります
  • 1:19 - 1:21
    私の授業も安泰です (笑)
  • 1:21 - 1:26
    しかしその結果について
    本当に理解したのは
  • 1:26 - 1:28
    夜遅く その答案を
    まとめている時でした
  • 1:28 - 1:34
    スウェーデンの学生の
    世界の知識は 統計的有意に
  • 1:34 - 1:36
    チンパンジーより
    低い ということです
  • 1:36 - 1:38
    (笑)
  • 1:38 - 1:42
    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
  • 1:42 - 1:46
    半分の場合は正しい方を
    選ぶでしょう
  • 1:46 - 1:48
    スウェーデンの学生は
    もっと下です
  • 1:48 - 1:52
    問題は無知ではなく
    先入観です
  • 1:52 - 1:56
    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
  • 1:56 - 1:57
    (笑)
  • 1:57 - 1:59
    ノーベル医学賞を
    授与する人たちが
  • 1:59 - 2:02
    チンパンジー並み
    だったのです
  • 2:02 - 2:04
    (笑)
  • 2:04 - 2:09
    コミュニケーションの必要性を
    実感しました
  • 2:09 - 2:12
    世界各国の子供の
    健康水準については
  • 2:12 - 2:15
    よく整ったデータが
    あるからです
  • 2:15 - 2:17
    それで ご覧のような
    ソフトを作りました
  • 2:17 - 2:20
    丸はそれぞれ国を
    表しています
  • 2:20 - 2:26
    これは中国で
    これはインドです
  • 2:26 - 2:31
    円の大きさは人口を表し
    横軸は出生率です
  • 2:31 - 2:34
    学生たちが 世界を
    どう捉えているのか
  • 2:34 - 2:36
    彼らに聞いてみました
  • 2:36 - 2:39
    “世界を実際
    どう思っているの?”
  • 2:39 - 2:43
    彼らの知識は「タンタンの冒険旅行」から
    来ているのが分かりました
  • 2:43 - 2:44
    (笑)
  • 2:44 - 2:46
    学生たちは いまだ世界を
    「我々」と「彼ら」に分け
  • 2:46 - 2:50
    我々「西欧世界」
    彼ら「第三世界」と考えています
  • 2:50 - 2:53
    私は聞きました
    “その「西欧世界」というのは何?”
  • 2:53 - 2:57
    “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”
  • 2:57 - 3:04
    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
  • 3:04 - 3:07
    1人、2人、3人、4人から
    8人まで
  • 3:07 - 3:13
    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
  • 3:13 - 3:15
    誤差はわずかです
  • 3:15 - 3:17
    縦軸は出生時平均余命です
  • 3:17 - 3:20
    30歳くらいから
    上は70歳くらいまであります
  • 3:20 - 3:24
    1962年には 実際こういう
    国のグループがありました
  • 3:24 - 3:29
    工業国は 小家族で長寿です
  • 3:29 - 3:31
    そしてこっちは発展途上国
  • 3:31 - 3:34
    大家族で比較的短命でした
  • 3:34 - 3:38
    そして1962年以降何が起きたのか?
    変化を見てみましょう
  • 3:38 - 3:41
    学生たちは正しく
    今も2種類の国があるのでしょうか?
  • 3:41 - 3:44
    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?
  • 3:44 - 3:47
    あるいは長寿になって
    この上にいるのか?
  • 3:47 - 3:48
    見てみましょう
  • 3:48 - 3:51
    データには利用可能な
    国連の統計を使っています
  • 3:51 - 3:56
    これは中国 より健康な社会へと
    改善していきます
  • 3:56 - 3:59
    緑の中南米諸国が
    小家族に向かっています
  • 3:59 - 4:02
    黄色いのはアラブ諸国です
  • 4:02 - 4:06
    寿命が延びています
  • 4:06 - 4:08
    緑色のアフリカは
    この場に留まったままです
  • 4:08 - 4:11
    インドに インドネシア
    とても速く動いています
  • 4:11 - 4:12
    80年代に入ります
  • 4:12 - 4:15
    バングラデシュはずっと
    アフリカ諸国と一緒でしたが
  • 4:15 - 4:18
    ここで奇跡が起きます
  • 4:18 - 4:23
    イマームが家族計画を推進し
    左上に上がっていきます
  • 4:23 - 4:26
    90年代にひどい
    HIVの流行があり
  • 4:26 - 4:30
    アフリカ諸国の
    平均余命が下がります
  • 4:30 - 4:33
    残りの国はみな
    左上へと進んでいきます
  • 4:33 - 4:36
    長寿で小家族
  • 4:36 - 4:38
    私たちの世界は
    全く違ったものになったのです
  • 4:38 - 4:42
    (拍手)
  • 4:51 - 4:55
    米国とベトナムとを
    比較してみましょう
  • 4:55 - 5:00
    1964年 米国は小家族で長寿
  • 5:00 - 5:03
    一方ベトナムは大家族で短命です
  • 5:03 - 5:05
    その後こうなります
  • 5:05 - 5:10
    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
  • 5:10 - 5:12
    平均余命が伸びています
  • 5:12 - 5:14
    戦争が終わる頃に
  • 5:14 - 5:17
    ベトナムで家族計画が始まり
    小家族に向かいます
  • 5:17 - 5:20
    米国は長寿で小さな家族を
    保っています
  • 5:20 - 5:22
    ベトナムは80年代に
  • 5:22 - 5:26
    計画経済を捨てて
    市場経済になり
  • 5:26 - 5:29
    社会水準の向上が
    加速します
  • 5:29 - 5:35
    そして今日 2003年のベトナムの
    平均余命と家族の大きさは
  • 5:35 - 5:42
    ベトナム戦争末 1974年の米国と
    同じ水準になりました
  • 5:42 - 5:46
    データを見なければ 我々は
  • 5:46 - 5:49
    アジアの著しい変化を
    過小評価することになります
  • 5:49 - 5:53
    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
  • 5:53 - 5:57
    別な見方をしてみましょう
  • 5:57 - 6:02
    世界の所得の分布です
  • 6:02 - 6:06
    これは世界の人々の所得の
    分布を示しています
  • 6:06 - 6:11
    世帯1日当たり
    1ドル、10ドル、100ドルです
  • 6:11 - 6:15
    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
  • 6:15 - 6:19
    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
  • 6:19 - 6:23
    所得がどういう配分になっているか
    見てみましょう
  • 6:23 - 6:27
    これが世界の年間所得の
    100%です
  • 6:27 - 6:34
    最も豊かな20%が
    74%を手にしています
  • 6:34 - 6:39
    そして最も貧しい20%が
    2%を手にしています
  • 6:39 - 6:42
    これを見ると
    発展途上国という概念は
  • 6:42 - 6:44
    非常に疑わしいことが
    分かります
  • 6:44 - 6:45
    援助について考えるとき
  • 6:45 - 6:49
    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
  • 6:49 - 6:52
    しかし真ん中の
    最も人口の多い部分が
  • 6:52 - 6:54
    今や24%の所得を
    得ているのです
  • 6:54 - 6:59
    この人たちは
    誰なのでしょう?
  • 6:59 - 7:01
    それぞれの国は
    どこにあたるのでしょう?
  • 7:01 - 7:03
    まずアフリカです
  • 7:03 - 7:08
    世界の人口の10%で
    大部分が貧困です
  • 7:08 - 7:13
    これはOECD諸国 豊かな国々
    国連のカントリークラブです
  • 7:13 - 7:18
    この部分で アフリカとOECDの間に
    結構重なりがあります
  • 7:18 - 7:19
    これは中南米
  • 7:19 - 7:24
    最貧から最富裕まで
    全部そろっています
  • 7:24 - 7:30
    さらに重ねて 東欧、
    東アジア、南アジア
  • 7:30 - 7:35
    時間を1970年まで戻します
  • 7:35 - 7:38
    谷が深くなっています
  • 7:38 - 7:43
    極貧生活をしている人は
    アジアに多くいました
  • 7:43 - 7:46
    世界の問題は
    アジアの貧困だったのです
  • 7:46 - 7:52
    時間を進めていくと
    人口が増加していき
  • 7:52 - 7:55
    アジアでは何億という人々が
    貧困から抜け出し
  • 7:55 - 7:57
    別なところで貧困が進みます
  • 7:57 - 7:59
    これが現在のパターンです
  • 7:59 - 8:03
    世界銀行による最良の予測では
    この後こうなります
  • 8:03 - 8:07
    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
  • 8:07 - 8:09
    これはもちろん対数目盛です
  • 8:09 - 8:12
    私たちの経済の概念では
    成長をパーセントで計ります
  • 8:12 - 8:18
    発展の割合として見るのです
  • 8:18 - 8:22
    横軸を 世帯収入から
    1人当たりのGDPに変えましょう
  • 8:22 - 8:29
    それぞれのデータを
    地域のGDPに変えます
  • 8:29 - 8:33
    円の大きさは人口です
  • 8:33 - 8:37
    OECDがここで サハラ以南の
    アフリカがここです
  • 8:37 - 8:39
    アラブ諸国を
  • 8:39 - 8:43
    アフリカやアジアと
    分けて別にしましょう
  • 8:43 - 8:48
    横軸を引き伸ばし
    次元をもう1つ追加します
  • 8:48 - 8:52
    子供の生存率です
  • 8:52 - 8:56
    横軸がお金で
    縦軸が子どもの生き残る可能性です
  • 8:56 - 9:00
    ある国々では99.7%の子どもが
    5歳以上まで生きられます
  • 9:00 - 9:02
    一方70%の国々もあります
  • 9:02 - 9:04
    ここにギャップが
    あるように見えます
  • 9:04 - 9:09
    OECD、中南米、
    東欧、東アジア
  • 9:09 - 9:13
    アラブ諸国、南アジア、
    サハラ以南のアフリカ
  • 9:13 - 9:17
    子どもの生存率とお金の間には
    強い相関があります
  • 9:17 - 9:21
    サハラ以南のアフリカを
    バラしてみましょう
  • 9:21 - 9:26
    縦軸が保健の水準で
    上に行くほど良いということです
  • 9:26 - 9:30
    サハラ以南アフリカを
    国に分けました
  • 9:30 - 9:35
    それぞれの円の大きさは
    国の人口を表しています
  • 9:35 - 9:38
    シエラレオネがここ
    モーリシャスがあそこにあります
  • 9:38 - 9:42
    モーリシャスは貿易障壁を
    最初に解除した国で
  • 9:42 - 9:48
    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
  • 9:48 - 9:51
    アフリカの国の間にも
    大きな差があるのです
  • 9:51 - 9:52
    ガーナは真ん中あたり
  • 9:52 - 9:55
    シエラネオネは
    人道的支援を受けています
  • 9:55 - 9:59
    ウガンダは開発支援を
    受けています
  • 9:59 - 10:00
    この辺は投資できます
  • 10:00 - 10:03
    ここでは休暇を過ごせます
  • 10:03 - 10:08
    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
  • 10:08 - 10:10
    南アジアを分割してみましょう
  • 10:10 - 10:12
    真ん中の大きな円が
    インドです
  • 10:12 - 10:17
    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
  • 10:17 - 10:19
    アラブ諸国を分割してみましょう
    どうなるでしょう?
  • 10:19 - 10:24
    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
  • 10:24 - 10:26
    イエメンは内戦
  • 10:26 - 10:32
    アラブ首長国連邦では 外国人労働者の子どもも含め
    お金が平等にうまく使われています
  • 10:32 - 10:37
    私たちが信じているのとは
    異なっています
  • 10:37 - 10:39
    データはみんなが思うより
    有効なのです
  • 10:39 - 10:43
    不確実な部分があるにしても
    はっきりした差が見られます
  • 10:43 - 10:46
    このカンボジアと
    シンガポールの差は
  • 10:46 - 10:48
    データの問題を
    はるかに超えています
  • 10:48 - 10:55
    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
  • 10:55 - 10:57
    大きく変わっています
  • 10:57 - 11:03
    中南米も 今や健康な国は
    キューバだけではありません
  • 11:03 - 11:07
    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
  • 11:07 - 11:10
    こちらは高所得な
    OECD諸国です
  • 11:10 - 11:14
    これが世界全体のパターンです
  • 11:14 - 11:17
    だいたいこんな感じに
    なっています
  • 11:17 - 11:25
    1960年の世界を見てみましょう
    動き始めます
  • 11:25 - 11:28
    これは毛沢東です
    中国に健康をもたらしました
  • 11:28 - 11:33
    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
  • 11:33 - 11:38
    このようにそれぞれの国が
    違った方向に動いています
  • 11:38 - 11:41
    ですから 世界の典型的な
    パターンを示す
  • 11:41 - 11:46
    国の例を挙げるというのは
    難しいのです
  • 11:46 - 11:52
    また1960年に戻しましょう
  • 11:52 - 12:02
    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
  • 12:02 - 12:08
    比較のためウガンダも
    入れましょう
  • 12:08 - 12:10
    ここにあります
  • 12:10 - 12:13
    時間を進めます
  • 12:13 - 12:22
    韓国がいかに速く進歩しているか
    分かるでしょう
  • 12:22 - 12:24
    それに比べるとブラジルは
    ずっとゆっくりです
  • 12:24 - 12:30
    また最初に戻って
    航跡表示をオンにして
  • 12:30 - 12:36
    もう一度実行すると
    発展の速度が大きく異なるのが分かります
  • 12:36 - 12:40

    そして経済と保健は
    だいたいのところ
  • 12:40 - 12:44
    同じ割合で
    変化しています
  • 12:44 - 12:49
    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
  • 12:49 - 12:53
    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
  • 12:53 - 12:56
    資源の豊かな国です
    石油でお金はできましたが
  • 12:56 - 13:01
    健康をスーパーマーケットで
    買うことはできません
  • 13:01 - 13:05
    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
  • 13:05 - 13:08
    医療スタッフを育て
    国民を教育しなければなりません
  • 13:08 - 13:10
    首長ザーイドはこれを
    かなりうまくやりました
  • 13:10 - 13:14
    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
  • 13:14 - 13:18
    だから世界の主流の状況としては
  • 13:18 - 13:20
    各国は昔に比べて
  • 13:20 - 13:24
    お金をうまく使うように
    なっています
  • 13:24 - 13:32
    これは各国を
    その平均で見た場合です
  • 13:32 - 13:36
    でも平均データを使うのは
    危険があります
  • 13:36 - 13:40
    国の中にも
    大きな差があるからです
  • 13:40 - 13:49
    これを見ると 現在のウガンダは
    1960年に韓国がいた場所にいます
  • 13:49 - 13:53
    ウガンダを分けると
    国内に大きな差があります
  • 13:53 - 13:59
    ウガンダで最も富裕な20%がここ
    最も貧しい層はここです
  • 13:59 - 14:01
    南アフリカを分けると
    こんな感じです
  • 14:01 - 14:07
    最近ひどい飢饉のあった
    ニジェールを見てみましょう
  • 14:07 - 14:12
    ニジェールの最貧の20%はここで
  • 14:12 - 14:14
    南アフリカの最も豊かな20%はここです
  • 14:14 - 14:19
    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
  • 14:19 - 14:22
    アフリカには
    世界の全てがあります
  • 14:22 - 14:27
    HIV対策について
    こっちの20%と一緒の議論を
  • 14:27 - 14:30
    こっちの20%には
    できないのです
  • 14:30 - 14:34
    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
  • 14:34 - 14:39
    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
  • 14:39 - 14:42
    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
  • 14:42 - 14:49
    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
  • 14:49 - 14:52
    ではなぜ それが
    実現しないのでしょう?
  • 14:52 - 14:54
    なぜ 既に持っているデータを
    使おうとしないのか?
  • 14:54 - 14:59
    国連も 国の統計機関も
    大学も その他の非政府組織も
  • 14:59 - 15:01
    データを持っているというのに
  • 15:01 - 15:03
    それはデータが
    隠されているからです
  • 15:03 - 15:08
    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
  • 15:08 - 15:11
    私たちが見てきた
    世界の変化を示す情報に
  • 15:11 - 15:14
    公的にアクセスできるものは
    ありません
  • 15:14 - 15:16
    ある種のウェブページはあります
  • 15:16 - 15:21
    データベースから養分を
    取っているわけですが
  • 15:21 - 15:27
    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
  • 15:27 - 15:29
    これではうまくいきません
  • 15:29 - 15:31
    (拍手)
  • 15:31 - 15:33
    何が必要なのか?
    データベースはあります
  • 15:33 - 15:37
    新しいデータベースが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
  • 15:37 - 15:40
    どんどん増えています
  • 15:40 - 15:46
    ですから私たちは 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
  • 15:46 - 15:47
    Gapminderです
  • 15:47 - 15:52
    ロンドン地下鉄の“MIND THE GAP”
    (隙間にご注意ください)から名前を取りました
  • 15:52 - 15:56
    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
  • 15:56 - 15:59
    そんなに難しくはありません
    数人年です
  • 15:59 - 16:04
    それでデータを引き出し
    アニメーションできるようになりました
  • 16:04 - 16:08
    いくつか国連機関のデータも
    解放しました
  • 16:08 - 16:13
    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
  • 16:13 - 16:16
    しかし本当に必要なのは
    検索機能です
  • 16:16 - 16:22
    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
  • 16:22 - 16:24
    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?
  • 16:24 - 16:29
    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
  • 16:29 - 16:32
    “不可能です
    うちの情報は特殊ですから”
  • 16:32 - 16:36
    “よそのデータのように
    検索可能にするのは無理です”
  • 16:36 - 16:40
    “学生や世界の起業家に
    データを無料で提供はできません”
  • 16:40 - 16:43
    しかし私はそうしたいのです
  • 16:43 - 16:47
    公的資金によるデータが
    ここにあり
  • 16:47 - 16:50
    それがネット上で
    花開くのを見たいのです
  • 16:50 - 16:53
    肝心なのは
    データを検索可能にし
  • 16:53 - 16:57
    様々なデザインツールを使い
    絵として見られるようにすることです
  • 16:57 - 17:00
    良い報せがあります
  • 17:00 - 17:05
    国連統計局の新局長は
    不可能だとは言いません
  • 17:05 - 17:08
    彼はただ “我々には無理です”
    と言うだけです
  • 17:08 - 17:11
    (笑)
  • 17:11 - 17:13
    なかなか頭の良い人ですよね?
  • 17:13 - 17:15
    (笑)
  • 17:15 - 17:19
    今後数年で データの方面で
    多くのことが起こるでしょう
  • 17:19 - 17:24
    所得分布を まったく違った方法で
    見られるようになるでしょう
  • 17:24 - 17:29
    紫は1970年の
    中国の所得分布で
  • 17:29 - 17:34
    水色は1970年の
    米国の所得分布です
  • 17:34 - 17:37
    ほとんど重なりはありません
  • 17:37 - 17:39
    その後どうなったでしょう?
  • 17:39 - 17:43
    こうなります 中国は成長し
    平等ではなくなっていきます
  • 17:43 - 17:47
    そしてこのような位置に
    米国のすぐ背後に迫っています
  • 17:47 - 17:50
    なんだか お化けのようですね
  • 17:50 - 17:51
    (笑)
  • 17:51 - 17:52
    結構怖い感じです
  • 17:52 - 17:55
    (笑)
  • 17:58 - 18:02
    このような情報を
    持つのは大変重要だと思います
  • 18:02 - 18:05
    本当に見る必要があります
  • 18:05 - 18:13
    最後に 1000人当たりの インターネット
    ユーザ数をご覧いただきましょう
  • 18:13 - 18:18
    このソフトを使うと 世界の国々の500種のデータに
    容易にアクセスできます
  • 18:18 - 18:21
    画面の切り替えに
    若干時間がかかりますが
  • 18:21 - 18:27
    縦軸と横軸に 好きなデータを
    選択できます
  • 18:27 - 18:33
    必要なのはデータベースを無料化し
    検索可能にすることで
  • 18:33 - 18:36
    そうすれば クリックするだけで
    グラフに変えて
  • 18:36 - 18:39
    即座に理解できるようになります
  • 18:39 - 18:43
    統計学者はこういうのを
    気に入りません
  • 18:43 - 18:49
    現実を表していないと言います
  • 18:49 - 18:52
    統計的 分析的手法を
    使うべきだと言います
  • 18:52 - 18:54
    しかし これで仮説生成ができるのです
  • 18:54 - 18:57
    インターネットが現れ
  • 18:57 - 19:01
    インターネットにアクセスする
    ユーザ数が増えていきます
  • 19:01 - 19:03
    横軸は1人当たりのGDPです
  • 19:03 - 19:10
    新しく登場した技術ですが
    それが驚くほど国の経済力に対応しています
  • 19:10 - 19:14
    だからこそ100ドルPCが
    重要なのです
  • 19:14 - 19:15
    ここには良い傾向が見えます
  • 19:15 - 19:18
    世界がフラットになって
    いるかのようです
  • 19:18 - 19:21
    これらの国々は
    経済以上に上昇しており
  • 19:21 - 19:24
    今後どうなるか
    興味深いところです
  • 19:24 - 19:28
    みんなが すべての公的データを
    使えるようになることを願っています
  • 19:28 - 19:32
    (拍手)
Title:
最高の統計を披露
Speaker:
ハンス・ロスリング
Description:

統計データをこんな風に見せられたことはないでしょう。スポーツ実況者張りのドラマ性と緊迫感を込めて、統計の達人ハンス・ロスリングが「発展途上国」の神話を打ち崩します。

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
19:33
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for The best stats you've ever seen
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for The best stats you've ever seen
TED added a translation

Japanese subtitles

Revisions Compare revisions