(En Español al final)

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This is one of the most important projects of my life. Since 2013 I have been teaching a module at various universities on the situation of humanity in various aspects with a special focus: on Global Health as a topic and on Latin America as a region. In addition, in conversations with friends, many times I end up talking about the topics that I cover in the module and even sometimes I use my cell phone to show them the graphs. I have been greatly inspired by Hans Rosling, one of my heroes (hero of many) in Global Health, and I have used the basic idea of his book Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World – and Why Things Are Better Than You Think . In this spirit, I have been adding more and more themes that I feel are key and that also speak to my heart. My purpose is to give an overview of various aspects of humanity, especially global health, and to show that, despite what one might think, in many indicators, the world -the humanity- has improved when we use a long-term analysis. In the measures of how long humanity has existed and how long the time has itself existed, long term is not, in the end, so long. Data: always essential to understand where we are. Without adequate data we cannot make good decisions! Perhaps you might think, and correctly so, that you have to doubt the data. Of course! In fact, to make good decisions, you need good data. And ethically managed data. "Good" means a lot of things and you have to be wary of each of those things. And perhaps it also occurs to you, and correctly, that the conclusions of these data, which claim to be factual truths, go against your experience of life, against some of the lives that you have around you experience, against with what you experience and with what you see on, I don't know, social networks and in the news and, it seems, in all places. However, personal experience - which includes what others or social networks tell you - and the unsystematic collection of that experience, is not enough to make general conclusions. It is important information, because it is information about how you and the people around you feel. This information is collected, systematically, for example, in qualitative studies and in very important professions such as sociology, anthropology and so on. But it's not enough. These graphs, yes, let's be honest, have a generalizing desire that, in any case, do need qualitative data to be able to be even more generalizing. However, the systematicity used and the institutionality that manages the data, provide a basis for confidence in the conclusions obtained. The great challenge of the data when there are a lot, is that an individual cannot alone proof and fact check them, so trust towards the institutions and the good governance of the institutions that manage this data are necessary. Going through all these slides takes me, on average, about 9 hours. And the truth is that 9 hours could go by in each one of the graphs because, of each one, there is a lot to be said. But that is the truth on almost everything. Therefore in 9 hours I try to cover it all. Most of the graphics are pre-pandemic. You should always keep in mind the enormous and terrible impact that covid-19 has had on the well-being of humans. The content is freely accessible and covers the following topics:

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- Demographics: how many of us there are, how it has  changed over time, what the trend is, where we are and how we are distributed.

- Overall fertility

- Population pyramid

- Life expectancy vs Lifespan.

- Poverty

- GDP, GDP per capita.

- Maternal mortality, infant mortality.

- Technology of the information and communication

- Electricity and drinking water

- Violence

- Suicide

- Infectious diseases

- Covid-19

- Natural disasters

- Causes of death according to age groups

- Education

- Malnutrition, overweight and obesity

- Land use

- Environmental impact of food

- Greenhouse gas emissions

- Consumption of legal and illegal drugs

- Inequity, economic inequality, happiness.

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I mostly use graphics from Our world in Data, The World Economic Forum and Gapminder tools. There are also a series of recommended readings that are wonderful. There are in English, there are in Spanish. It's quite a bit of work to keep this presentation up to date and some links to the original graphics are bound to be broken, but I do my best to keep everything in the best way. Where you find errors, please inform me to do the review. Finally, sorry for the mistakes that I'm sure there are in English. I would really appreciate it if you could tell me where you see possibilities for improvement.

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Este es uno de los proyectos más importantes de mi vida. Desde el 2013 he estado dictando un módulo en diversas universidades sobre la situación de la humanidad en diversos aspectos con especial enfoque a la Salud Global como tema y a América Latina como región. Además, en conversaciones con amigxs, muchas veces resulto hablando de los temas que en el módulo cubro y hasta, en arranques, saco el celular y les muestro las gráficas. Me he inspirado enormemente en Hans Rosling, uno de mis héroes (héroe de muchos) en Salud Global, y he empleado la idea base de su libro Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World – and Why Things Are Better Than You Think . En ese espíritu he ido agregando más y más temas que siento claves y que, además, me hablan al corazón. Mi propósito es dar un panorama general de diversos aspectos de la humanidad, especialmente, en salud global, y mostrar que, a pesar de todo, en muchos indicadores, el mundo ha mejorado cuando hacemos un análisis a largo plazo.  En los tiempos de la humanidad y en los tiempos de la vida misma, el largo plazo no es, al final, tan largo. Los datos: siempre indispensables para poder comprender en dónde estamos. ¡Sin datos adecuados no podemos tomar buenas decisiones! Quizás se le venga a la cabeza, y correctamente, que hay que dudar de los datos. ¡Por supuesto! De hecho, para tomar buenas decisiones, se necesitan buenos datos. Y datos gestionados éticamente. Bueno quiere decir un montón de cosas y de cada cosa de esas hay que desconfiar. Y quizás se le venga a la cabeza, y correctamente, que las conclusiones de estos datos, que afirman ser verdades fácticas, van en contravía con su experiencia de la vida, con algunas de las vidas que conoce a su alrededor y con lo que ve, no sé, en redes sociales y en noticias y en, pareciera, todo lado. Sin embargo, la experiencia personal -que incluye lo que los demás o las redes sociales le dicen- y la recopilación no sistemática de esa experiencia, no es suficiente para hacer conclusiones generalizadoras. Es una información importante, porque es la información de cómo se siente usted y la gente, y esa también se recopila, de manera sistemática, en estudios cualitativos y en oficios importantísimos como la sociología, la antropología y demás. Pero no es suficiente. Estas gráficas, sí, digamos, tienen un afán generalizador que, en todo caso, necesitan de los datos cualitativos para poder ser aún más generalizadoras. Sin embargo, la sistematicidad empleada y la institucionalidad que gestiona los datos, proporcionan una base hacia la confianza sobre las conclusiones que se obtienen. El gran reto de los datos cuando son muchos pero muchos, muchos, es que individualmente no es posible corroborarlos, así que, se hace necesaria confianza hacia las instituciones y la buena gobernanza de las instituciones que gestionan esos datos. Ir por todas estas diapositivas me toma, en promedio, unas 9 horas. Y la verdad es que 9 horas se podrían ir en cada una de las gráficas porque, de cada una, se puede decir muchísimo. Pero eso es cierto para casi todo, así que en 9 horas intento cubrirlo todo. La mayor parte de las gráficas son pre-pandémicas; así que siempre se debe tener en cuenta el enorme y terrible impacto que el covid-19 ha tenido en el bienestar de los humanos. El contenido es de libre acceso y abarca los siguientes temas:

 

- Demografía: cuántos somos, cómo ha cambiado en el tiempo, cuál es la proyección, dónde estamos y cómo estamos distribuidos. 

- Fertilidad global

- Pirámide poblacional

- Expectativa de vida vs Lifespan.

- Pobreza

- GDP, GDP per capita.

- Mortalidad materna, mortalidad infantil.

- tecnologías de la información y la comunicación 

- Electricidad y agua potable

- Violencia

- Suicidio

- Enfermedades infecciosas

- Covid-19

- Desastres naturales

- Causas de muerte según grupos de edad

- Educación

- Desnutrición, sobrepeso y obesidad

- Uso de la tierra

- Impacto ambiental de la comida

- Emisiones de gases de invernadero

- Consumo de drogas lícitas e ilícitas

- Inequidad, desigualdad económica, felicidad.

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Empleo mayoritariamente gráficas de Our world in Data, The World Economic Forum y las herramientas de Gapminder. Empleo mayoritariamente gráficas de Our world in Data, The World Economic Forum y herramientas de Gapminder. También hay una serie de lecturas recomendadas que son maravillosas. Las hay en Inglés, las hay en Español. Es bastante trabajo mantener esta presentación actualizada y es seguro que algunos enlaces a las gráficas originales estén rotos, pero hago lo posible por mantener todo en el mejor estado posible. Donde encuentren errores, por favor, informarme para hacer la revisión. Finalmente, perdón por los errores que seguro hay en Inglés. Mucho apreciaría si me señalan en dónde ven posibilidades de mejora.