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.

それは約20年間アフリカの機関と協力してアフリカの飢餓を研究した後のことでした。

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.

そこで私には世界について少しは知っていなければならないという期待がありました。私たちの医科大学であるカロリンスカ研究所で『グローバルヘルス』という学部コースを開設しました。

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

でもそんな機会を得ると少し緊張します。

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

私は私たちのもとに来る学生たちは実際にスウェーデンの大学システムで最高の成績を持っていると考えました、

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

だから私が教えることすべてをすでに知っているかもしれないと考え、彼らが来たときに事前テストを行いました。

One of the questions—from which I learned a lot—was this one: 'Which country' has the highest child mortality死亡率 of these five pairs?'

私が多くを学んだ質問の一つは、『次の5組の国の中で、どの国の乳児死亡率が最も高いですか？』でした

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

そしてそれらを組み合わせて、それぞれの国のペアにおいて、一つの国がもう一つの国の二倍の乳児死亡率を持つようにしました。

And this means that it's much bigger—the difference—than the uncertainty不確実性 of the data.

これはその差がデータの不確実性よりもずっと大きいということです。

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

ここで皆さんを試すつもりはありませんが、高いのはトルコで、こちらにはポーランド、ロシア、パキスタン、南アフリカがあります。

And these were the results of the Swedish students.

これらはスウェーデンの学生たちの結果でした。

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.

それで非常に狭い信頼区間を得て、もちろんある時点で喜びを感じました：可能な五つから八つ正解しました。

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

これは国際保健学の教授と私のコースが必要であることを意味します。

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

しかしある晩遅く、報告書を作成しているとき、本当に私の発見に気づきました:

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

私はスウェーデンのトップクラスの学生が統計的にチンパンジーよりも世界について知識が少ないことを示しました、

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.

なぜならチンパンジーに二つのバナナ——スリランカとトルコ——を与えると、彼らは半分の場合で正解するからです。

But the students are not there.

しかし、学生たちはそうではありませんでした。

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

私にとって問題は無知ではなく、先入観でした。

I did also an unfair, unethical不道徳 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.

また、ノーベル医学生理学賞を授与するカロリンスカ研究所の教授たちに対する不公平で非倫理的な研究も行いました。彼らの正解率はチンパンジーと同じくらいでした。

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.

そこで、データを伝えたり、世界で何が起こっているのか、そして子供の健康について伝える必要性に気づきました。当然のことです。

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

各国は非常に明確なので、このようなソフトウェアを開発しました。ここにある各バブルは国を表しています。

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

こちらの国は中国で、こちらはインドです。

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

バブルの大きさは人口を示し、この軸には

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

出生率を入れました。なぜなら私の学生たちが世界を見たとき—

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.'

彼らに『あなたは世界についてどう思うか』と尋ねたところ、彼らの教科書は主に『ティントン』で、『世界はまだ私たちと彼らだ』と言いました。

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

『私たち』は西洋で、『彼ら』は第三世界です。

And what do you mean with 'Western world'?

『西洋』とは何を意味するのですか？

I said.

私は言いました。

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

ええ、『西洋』は小さな家族での長寿で、『第三世界』は大きな家族での短命です。

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.

そこでここに表示できるのは、出生率をここに置きました—一人当たりの子供数：1、2、3、4—最大で約8人までです。