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하지만 10년 전, 스웨덴 대학생들에게 글로벌 개발을 가르치는 임무를 맡았습니다.
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그것은 약 20년 동안 아프리카 기관들과 함께 아프리카의 기아를 연구한 후였습니다.
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그래서 저는 세상에 대해 조금은 알아야 한다고 생각되었고, 저희 의과대학인 카롤린스카 연구소에서 '글로벌 헬스'라는 학부 과목을 시작했습니다.
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하지만 그런 기회가 주어지면 약간 긴장하게 됩니다.
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저는 우리에게 오는 학생들은 실제로 스웨덴 대학 시스템에서 가장 높은 성적을 받았다고 생각했습니다,
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그래서 제가 가르칠 것들을 이미 다 알고 있을지도 모른다고 생각해서, 그들이 왔을 때 사전 테스트를 했습니다.
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하나의 질문—그것으로부터 많은 것을 배웠습니다—는 다음과 같았습니다: '다음 5개 쌍의 국가 중 어느 나라가 가장 높은 아동 사망률을 가지고 있습니까?'
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그리고 저는 각각의 국가 쌍을 이렇게 짝지어서, 한 나라는 다른 나라보다 두 배의 어린이 사망률을 가지도록 했습니다.
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이것은 차이가 데이터의 불확실성보다 훨씬 크다는 것을 의미합니다.
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여기서 여러분을 시험하지는 않겠습니다, 하지만 높은 것은 터키이고, 저쪽에는 폴란드, 러시아, 파키스탄, 남아프리카공화국이 있습니다.
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이것들은 스웨덴 학생들의 결과였습니다.
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그래서 매우 좁은 신뢰 구간을 얻었고, 물론 어느 순간에는 기뻤습니다: 가능한 다섯 개 중에 여덟 개를 맞추었습니다.
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이는 국제보건학 교수와 제 강의가 필요하다는 것을 의미했습니다.
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그러나 어느 늦은 밤, 보고서를 작성하면서 정말로 내 발견을 깨달았습니다:
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스웨덴의 최상위 학생들이 통계적으로 세상에 대해 침팬지보다 적게 알고 있다는 것을 증명했습니다,
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왜냐하면 침팬지에게 두 개의 바나나—스리랑카와 터키—를 주면, 그들은 절반의 경우에서 옳을 것이기 때문입니다.
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하지만 학생들은 그렇지 않았습니다.
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내게 있어서 문제는 무지가 아니라 선입견이었습니다.
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또한 나는 카를린스카 연구소의 교수들에 대한 공정하지도 윤리적이지도 않은 연구를 했습니다. 그들은 노벨 의학상을 수여하는데, 그들의 성적은 침팬지와 비슷했습니다.
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그런데 거기서 내가 데이터를 전달할 필요성을 깨달았습니다—즉, 세상에서 일어나고 있는 일과 아동 건강에 대해 말입니다, 당연히요.
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각국은 매우 잘 알고 있으므로, 우리는 이러한 소프트웨어를 개발했으며, 여기의 각 버블은 국가를 나타냅니다.
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여기 있는 이 나라는 중국이고, 이것이 인도입니다.
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버블의 크기는 인구를 나타내며, 이 축에는
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나는 출산율을 넣었습니다. 왜냐하면 제 학생들이 세계를 바라볼 때—
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그들에게 물었습니다, '당신은 세상에 대해 어떻게 생각하나요?'—그들의 교재는 주로 <틴틴>이었고, 그들은 '세상은 여전히 우리와 그들이다'라고 말했습니다.
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'우리'는 서양이고, '그들'은 제3세계입니다.
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당신이 말하는 '서양'이란 무엇을 의미하나요?
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음, '서양'은 작은 가족에서의 긴 수명이고, '제3세계'는 큰 가족에서의 짧은 수명입니다.
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그래서 여기에 표시할 수 있는 것은: 출산율을 여기에 놓았습니다—여성 한 명당 자녀 수: 1, 2, 3, 4—대략 8명까지입니다.
