The best stats you've ever seen | Hans Rosling

That was after having spent about 20 years together with African institutions studying hunger in Africa.

كان ذلك بعد قضاء حوالي عشرين عامًا مع مؤسسات أفريقية في دراسة الجوع في أفريقيا.

So I was sort of expected to know a little about the world, and I started, at our medical university—Karolinska Institute—an undergraduate course called Global Health.

لذا، كان من المتوقع أن أعرف القليل عن العالم، فبدأت، في جامعتنا الطبية - معهد كارولينسكا - بدورة بكالوريوس تسمى الصحة العالمية.

But when you get that opportunity, you get a little nervous.

لكن عندما تحصل على هذه الفرصة، تشعر ببعض التوتر.

I thought these students coming to us actually have the highest grade you can get in the Swedish college system,

ظننت أن هؤلاء الطلاب القادمين إلينا هم بالفعل الحاصلون على أعلى الدرجات الممكنة في النظام الجامعي السويدي،

so I thought maybe they know everything I'm going to teach them about, so I did a pretest when they came.

فاعتقدت أنهم ربما يعرفون كل ما سأقوم بتدريسه لهم، لذا أجريت اختبارًا تمهيديًا عند قدومهم.

One of the questions—from which I learned a lot—was this one: 'Which country' has the highest child mortalityالحالة التي يكون فيها المرء عرضة للموت؛ عدد الوفيات في مجموعة معينة أو منطقة. of these five pairs?'

إحدى الأسئلة - التي تعلمت منها الكثير - كانت هذا السؤال: 'أي دولة' لديها أعلى معدل وفيات بين الأطفال من بين هذه الأزواج الخمسة؟'

And I put them together so that in each pair of countries, one has twice the child mortality of the other.

وقمت بدمجها بحيث يكون في كل زوج من الدولتين، واحدة تمتلك ضعف معدل وفيات الأطفال مقارنة بالأخرى.

And this means that it's much bigger—the difference—than the uncertaintyحالة عدم اليقين of the data.

وهذا يعني أن الفرق كبير جدًا - أكبر بكثير من هامش عدم اليقين في البيانات.

I won't put you to the test here, but it's Turkey, which is high, as there: Poland, Russia, Pakistan, and South Africa.

لن أخضعكم للاختبار هنا، لكنها تركيا، وهي مرتفعة كما هو موضح هناك: بولندا، روسيا، باكستان، وجنوب أفريقيا.

And these were the results of the Swedish students.

وهذه كانت نتائج الطلاب السويديين.

I did that so I got the confidence interval, which was pretty narrow, and I got happy, of course, at one point: eight right answers out of five possible.

فعلت ذلك لأحصل على فترة الثقة، والتي كانت ضيقة إلى حد ما، وسعدت بالطبع في نقطة معينة: بإجابة صحيحة واحدة من أصل خمس إجابات ممكنة.

That means that there was a place for a professor of international health and for my course.

هذا يعني أنه كان هناك مجال لأستاذ للصحة الدولية ولدورتي.

But one late night, when I was compiling the report, I really realized my discovery:

لكن في ليلة متأخرة، كنت أجمع التقرير، أدركت حقًا اكتشافي:

I have shown that Swedish top students know statistically significantly less about the world than the chimpanzees,

لقد أثبت أن طلاب السويد المتميزين يعرفون إحصائيًا أقل عن العالم من الشمبانزي,

because the chimpanzee would score half right if I gave him two bananas—with Sri Lanka and Turkey—they would be right half of the cases.

لأن الشمبانزي سيحصل على نصف الإجابات الصحيحة إذا أعطيته موزتين - مع سريلانكا وتركيا - سيكون صحيحًا في نصف الحالات.

But the students are not there.

لكن الطلاب لم يصلوا إلى هذا المستوى.

The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.

المشكلة بالنسبة لي لم تكن الجهل؛ بل كانت الأفكار المسبقة.

I did also an unfair, unethicalغير صحيح أخلاقيًا؛ مخالف لمبادئ الحق والباطل المقبولة. study of the professors of the Karolinska Institute—that hands out the Nobel Prize in Medicine—and they are on par with the chimpanzee there.

أجريت أيضًا دراسة غير عادلة وغير أخلاقية لأساتذة معهد كارولينسكا - الذي يمنح جائزة نوبل في الطب - وهم على قدم المساواة مع الشمبانزي هناك.

So this is where I realized that there was really a need to communicate about the data—or what's happening in the world—and child health, obviously.

لذلك أدركت حينها أن هناك حاجة حقيقية للتواصل حول البيانات - أو ما يحدث في العالم - وصحة الطفل، بطبيعة الحال.

Every country is very well aware, so we did this software, which displays it like this: every bubble here is a country.

كل دولة واعية جدًا، لذا قمنا ببرمجيات تعرضها هكذا: كل فقاعة هنا تمثل دولة.

This country over here is China, and this is India.

هذه الدولة هنا هي الصين، وهذه هي الهند.

The size of the bubble is the population, and on this axis here,

حجم الفقاعة هو عدد السكان، وعلى هذا المحور هنا,

I put fertility rate, because my students—what they said when they looked upon the world—

وضعت معدل الخصوبة، لأن طلابي - ما قالوه عندما نظرُوا إلى العالم -

and I asked them, 'What do you really think about the world?'—well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly, and they said, 'The world is still we and them.'

وسألتهم: 'ماذا تفكر حقًا في العالم؟' - حسنًا، اكتشفت أولًا أن الكتاب المدرسي كان تينتين بشكل رئيسي، وقالوا: 'العالم لا يزال نحن وهم'.

And 'we' is the Western world, and 'them' is the Third World.

و'نحن' هو العالم الغربي، و'هم' هو العالم الثالث.

And what do you mean with 'Western world'?

وماذا تقصد بـ'العالم الغربي'؟

I said.

قلت.

Well, that's long life in small family, and 'Third World' is short life in large family.

حسنًا، فهذا يعني حياة طويلة في عائلة صغيرة، و'العالم الثالث' هو حياة قصيرة في عائلة كبيرة.

So this is what I could display here: I put fertility rate here—number of children per woman: 1, 2, 3, 4—up to about eight children per woman.

لذا هذا ما استطعت عرضه هنا: وضعت معدل الخصوبة هنا - عدد الأطفال لكل امرأة: 1، 2، 3، 4 - حتى حوالي ثمانية أطفال لكل امرأة.