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Hans Rosling Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think - Buch

Hans Rosling Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think - Buch

Produktbeschreibung

Factfulness erläutert, wie verbreitete Annahmen über die globale Entwicklung oft von Daten verzerrt werden. Das Buch erläutert zehn grundlegende Instinkte, die unser Weltbild verzerren, und zeigt anhand von globalen Trenddaten, dass sich viele Indikatoren wie Gesundheit, Bildung und Wohlstand weltweit verbessert haben. Es basiert auf Gapminder-Daten und nutzt anschauliche Grafiken, um komplexe Entwicklungen verständlich zu machen. Die Autoren erklären, wie man Informationen kritisch bewertet, Stereotype hinterfragt und Statistiken sinnvoll interpretiert. Ursprünglich in Englisch veröffentlicht, erhielt der Titel 2018 eine Nominierung für die Financial Times Books of the Year. Die Lektüre richtet sich an Leserinnen und Leser, die lernen möchten, globale Entwicklungen differenziert zu betrachten und Mythen entgegenzuwerten.

Produktdetails
AutorHans Rosling
TitelFactfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think
FormatBuch
OriginalspracheEnglisch
Erscheinungsjahr2018
KategorieSachbuch
Auszeichnung/NominierungNominiert: Financial Times Books of the Year 2018
Details
  • Autor: Hans Rosling
  • Kernthese: Zehn Instinkte verzerren Wahrnehmung globaler Entwicklungen
  • Datenbasis: Gapminder-Daten zu Globale Trends (Bildung, Gesundheit, Wohlstand, Armut, Kindersterblichkeit etc.) eingesetzt zur Veranschaulichung von Entwicklungen weltweit, nicht nur in Extremfällen erklärt werden die Muster der Veränderung sichtbar gemacht haben, verbessern das Verständnis für globale Fortschritte und Herausforderungen sowie die Balance zwischen Fortschritt und verbleibenden Problemen.
Vorteile
  • Objektive, datenbasierte Perspektive auf globale Entwicklungen
  • Klar strukturierte Argumentation mit praxisnahen Beispielen
  • Anschauliche Visualisierungen unterstützen das Verständnis
Nachteile
  • Komplexe statistische Zusammenhänge erfordern konzentrierte Lektüre
  • Historische Datenbasis kann je nach Ausgabe variieren
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