Why I keep speaking up, even when people mock my accent | Safwat Saleem

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TED


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Übersetzung: Marcel Stirner Lektorat: Katrin Sültmann
00:12
I used to have this recurring dream
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2061
Ich hatte früher oft einen Traum,
00:14
where I'd walk into a roomful of people,
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14929
2412
in dem ich einen Raum voller Menschen betrete
00:18
and I'd try not to make eye contact with anyone.
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18388
2572
und versuche, Augenkontakt zu meiden.
00:22
Until someone notices me,
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1715
Bis mich jemand bemerkt
00:23
and I just panic.
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23959
1443
und ich in Panik verfalle.
00:26
And the person walks up to me,
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26213
1804
Und diese Person kommt zu mir und sagt:
00:28
and says, "Hi, my name is So-and-so.
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28041
2509
"Hallo, ich heiße so-und-so. Und du?"
00:30
And what is your name?"
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30574
1359
00:32
And I'm just quiet, unable to respond.
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32313
3185
Ich bleibe still, kann nicht antworten.
00:37
After some awkward silence, he goes,
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37196
2443
Nach einer unangenehmen Pause fragt er:
00:39
"Have you forgotten your name?"
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"Hast du deinen Namen vergessen?"
00:41
And I'm still quiet.
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1449
Ich bin immer noch still.
00:44
And then, slowly, all the other people in the room begin to turn toward me
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4646
Dann drehen sich alle Menschen im Raum langsam in meine Richtung
00:48
and ask, almost in unison,
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und fragen fast einstimmig:
00:51
(Voice-over, several voices) "Have you forgotten your name?"
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51830
4762
(Off-Ton, mehrere Stimmen) "Hast du deinen Namen vergessen?"
00:56
As the chant gets louder, I want to respond, but I don't.
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3090
Der Chor wird lauter und ich will antworten,
aber ich tue es nicht.
01:02
I'm a visual artist.
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62350
1499
Ich bin bildender Künstler.
01:04
Some of my work is humorous,
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2581
Einige meiner Werke sind lustig,
01:07
and some is a bit funny but in a sad way.
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67359
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andere ein bisschen, aber eher auf eine traurige Art.
01:12
And one thing that I really enjoy doing
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72160
4707
Aber was ich wirklich gerne mache,
01:16
is making these little animations
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2266
ist, kleine Animationen zu erstellen,
01:19
where I get to do the voice-over for all kinds of characters.
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79181
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in denen ich alle möglichen Charaktere sprechen kann.
01:22
I've been a bear.
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82979
1258
Ich war schon ein Bär.
01:24
(Video) Bear (Safwat Saleem's voice): Hi.
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84261
2069
(Video) Bär (SS's Stimme): Hi.
01:26
(Laughter)
24
86354
1751
(Lachen)
01:28
Safwat Saleem: I've been a whale.
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1660
Safwat Saleem: Ich war ein Wal.
01:29
(Video) Whale (SS's voice): Hi.
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89813
1689
(Video) Wal (SS's Stimme): Hi.
01:31
(Laughter)
27
91526
1263
(Lachen)
01:32
SS: I've been a greeting card.
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92813
1464
SS: Ich war eine Grußkarte.
01:34
(Video) Greeting card (SS's voice): Hi.
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2053
(Video) Grußkarte (SS's Stimme): Hi.
01:36
(Laughter)
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96378
1079
(Lachen)
01:37
SS: And my personal favorite is Frankenstein's monster.
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97481
3007
SS: Mein Favorit ist aber Frankensteins Monster.
01:40
(Video) Frankenstein's monster (SS's voice): (Grunts)
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2697
(Video) Monster (SS's Stimme): (Knurren)
(Lachen)
01:43
(Laughter)
33
103233
1040
SS: Dafür musste ich nur viel knurren.
01:44
SS: I just had to grunt a lot for that one.
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01:46
A few years ago, I made this educational video
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Vor ein paar Jahren machte ich ein Lehrvideo
01:49
about the history of video games.
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2896
über die Geschichte von Videospielen.
01:52
And for that one, I got to do the voice of Space Invader.
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112048
3742
Für das Video konnte ich sogar Space Invader sprechen.
01:55
(Video) Space Invader (SS's voice): Hi.
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115814
2056
(Video) Space Invader (SS's Stimme): Hi.
01:57
SS: A dream come true, really,
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1447
SS: Ein Traum wurde wahr.
01:59
(Laughter)
40
119365
1002
(Lachen)
02:00
And when that video was posted online,
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2079
Als ich das Video hochlud,
02:02
I just sat there on the computer, hitting "refresh,"
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2690
saß ich vor dem Computer und drückte auf "Neu laden",
02:05
excited to see the response.
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125208
1476
war gespannt auf die Reaktionen.
02:07
The first comment comes in.
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1414
Da kam der erste Kommentar.
02:08
(Video) Comment: Great job.
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(Video) Kommentar: Gutes Video. SS: Ja!
02:09
SS: Yes!
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1150
02:11
I hit "refresh."
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1255
Nochmal "Neu laden".
02:12
(Video) Comment: Excellent video. I look forward to the next one.
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3103
(Video) Kommentar: Tolles Video. Freue mich schon auf das nächste.
02:16
SS: This was just the first of a two-part video.
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136115
2496
SS: Das war der 1. Teil eines zweiteiligen Videos.
02:18
I was going to work on the second one next.
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2041
Ich wollte danach am zweiten arbeiten.
02:20
I hit "refresh."
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140700
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Wieder "Neu laden".
02:21
(Video) Comment: Where is part TWO? WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
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3836
(Video) Kommentar: Wo ist Teil ZWEI? WOOOO? Ich will ihn JEEEEETZT!
02:25
(Laughter)
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145750
1518
(Lachen)
02:27
SS: People other than my mom were saying nice things about me,
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2943
SS: Es sagte mal nicht nur meine Mutter Gutes über mich,
02:30
on the Internet!
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150259
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und das im Internet!
02:31
It felt like I had finally arrived.
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2333
Es war, als wäre ich endlich angekommen.
02:33
I hit "refresh."
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1302
Ich klickte "Neu laden".
02:35
(Video) Comment: His voice is annoying. No offense.
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155132
2699
(Video) Kommentar: Nervige Stimme. Nichts für ungut.
02:37
SS: OK, no offense taken. Refresh.
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2670
SS: Okay, passt schon. "Neu laden".
02:40
(Video) Comment: Could you remake this without peanut butter in your mouth?
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3564
(Video) Kommentar: Machst du das Video bitte neu, ohne Erdnussbutter im Mund?
02:44
SS: OK, at least the feedback is somewhat constructive. Hit "refresh."
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164137
4467
SS: Okay, wenigstens einigermaßen konstruktive Kritik. "Neu laden".
02:48
(Video) Comment: Please don't use this narrator again
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168628
2546
(Video) Kommentar: Bitte nicht wieder dieser Sprecher,
02:51
u can barely understand him.
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171198
1362
man versteht ihn kaum.
02:52
SS: Refresh.
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1151
SS: Neu laden.
02:53
(Video) Comment: Couldn't follow because of the Indian accent.
65
173759
2980
(Video) Kommentar: Kam wegen indischem Akzent nicht mit.
02:56
SS: OK, OK, OK, two things.
66
176763
1484
SS: Okay, zwei Sachen. Erstens, ich hab keinen indischen Akzent,
02:58
Number one, I don't have an Indian accent,
67
178271
2072
03:00
I have a Pakistani accent, OK?
68
180367
1927
sondern einen pakistanischen, okay?
03:02
And number two, I clearly have a Pakistani accent.
69
182318
3140
Zweitens, ich habe ganz klar einen pakistanischen Akzent.
03:05
(Laughter)
70
185482
2021
(Lachen)
03:08
But comments like that kept coming in,
71
188233
2025
Aber dann häuften sich diese Kommentare,
03:10
so I figured I should just ignore them
72
190282
2745
und ich dachte, ich ignoriere sie lieber
03:13
and start working on the second part of the video.
73
193051
2589
und fange den zweiten Teil an.
03:16
I recorded my audio,
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196104
1530
Ich nahm meine Stimme auf,
03:17
but every time I sat down to edit,
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197658
2999
aber immer, wenn ich mich ans Editieren setzen wollte,
03:20
I just could not do it.
76
200681
1673
konnte ich einfach nicht.
03:23
Every single time, it would take me back to my childhood,
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203688
2988
Ich musste jedes Mal an meine Kindheit zurückdenken,
03:26
when I had a much harder time speaking.
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206700
2821
als mir das Sprechen viel schwerer fiel.
03:29
I've stuttered for as long as I can remember.
79
209934
2804
Ich stottere schon, seit ich zurückdenken kann.
03:34
I was the kid in class
80
214285
1277
Ich war das Kind,
03:35
who would never raise his hand when he had a question --
81
215586
2637
das sich nie meldete, wenn es eine Frage hatte,
03:38
or knew the answer.
82
218247
1174
oder die Antwort wusste.
03:39
Every time the phone rang,
83
219445
1315
Wenn das Telefon klingelte, rannte ich immer ins Bad,
03:40
I would run to the bathroom so I would not have to answer it.
84
220784
3635
um nicht rangehen zu müssen.
03:44
If it was for me, my parents would say I'm not around.
85
224907
3209
Wenn es für mich war, sagten meine Eltern, ich wäre nicht da.
03:48
I spent a lot of time in the bathroom.
86
228140
1930
Ich verbrachte viel Zeit im Badezimmer.
03:51
And I hated introducing myself,
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231721
2471
Ich hasste es, mich vorzustellen,
03:54
especially in groups.
88
234216
1609
besonders einer Gruppe Menschen.
03:55
I'd always stutter on my name, and there was usually someone who'd go,
89
235849
3376
Ich stotterte immer bei meinem Namen, und meistens fragte dann jemand:
03:59
"Have you forgotten your name?"
90
239249
1527
"Hast du deinen Namen vergessen?" Und alle fingen an zu lachen.
04:00
And then everybody would laugh.
91
240800
1577
04:02
That joke never got old.
92
242856
2150
Der Witz wurde nie alt.
04:06
(Laughter)
93
246727
2583
[Schwachköpfe]
(Lachen)
04:09
I spent my childhood feeling that if I spoke,
94
249635
3807
Meine ganze Kindheit lang dachte ich, wenn ich rede,
04:13
it would become obvious that there was something wrong with me,
95
253466
5155
werden die Leute merken, dass mit mir etwas nicht stimmt,
04:18
that I was not normal.
96
258645
1497
dass ich nicht normal bin.
04:21
So I mostly stayed quiet.
97
261070
1659
Also blieb ich oft still.
04:24
And so you see, eventually for me to even be able to use my voice in my work
98
264142
3763
Sie sehen, allein die Möglichkeit, meine Stimme in meiner Kunst zu nutzen,
04:27
was a huge step for me.
99
267929
1573
war ein großer Schritt nach vorn.
04:29
Every time I record audio,
100
269991
1596
Immer, wenn ich mich aufnehme,
04:31
I fumble my way through saying each sentence many, many times,
101
271611
3495
stolpere ich sehr oft durch jeden Satz
04:35
and then I go back in
102
275130
1634
und dann schau ich mir alles an
04:36
and pick the ones where I think I suck the least.
103
276788
3582
und suche mir die Aufnahmen heraus, die nicht ganz so grausig klingen.
04:42
(Voice-over) SS: Audio editing is like Photoshop for your voice.
104
282997
3079
(Off-Ton) SS: Tonbearbeitung ist wie Photoshop für die Stimme.
04:46
I can slow it down, speed it up, make it deeper, add an echo.
105
286100
3811
Ich kann sie verlangsamen, beschleunigen, tiefer machen, ein Echo hinzufügen.
04:49
And if I stutter along the way, and if I stutter along the way,
106
289935
3747
Und wenn ich irgendwann stottere -- und wenn ich irgendwann stottere --
04:53
I just go back in and fix it.
107
293706
1619
behebe ich das Problem einfach, wie durch Magie.
04:55
It's magic.
108
295349
1395
04:56
SS: Using my highly edited voice in my work
109
296768
2905
SS: Meine bearbeitete Stimme in meiner Kunst zu nutzen
04:59
was a way for me to finally sound normal to myself.
110
299697
3555
gab mir somit das Gefühl, endlich normal zu klingen.
05:04
But after the comments on the video,
111
304302
2145
Aber nach den Kommentaren
05:06
it no longer made me feel normal.
112
306924
2005
fühlte ich mich nicht mehr normal.
05:09
And so I stopped using my voice in my work.
113
309897
2373
Und ich hörte auf, sie zu benutzen.
05:13
Since then, I've thought a lot about what it means to be normal.
114
313984
3766
Seitdem habe ich viel darüber nachgedacht, was es heißt, normal zu sein.
05:19
And I've come to understand
115
319218
2018
Mir ist klar geworden,
05:21
that "normal" has a lot to do with expectations.
116
321260
3379
dass Normalsein viel mit Erwartungen zu tun hat.
05:25
Let me give you an example.
117
325307
1529
Ich gebe Ihnen ein Beispiel.
05:26
I came across this story
118
326860
1330
Ich habe einmal etwas über den altgriechischen Dichter Homer gelesen.
05:28
about the Ancient Greek writer, Homer.
119
328214
2266
05:30
Now, Homer mentions very few colors in his writing.
120
330504
3249
Er erwähnt in seinen Texten nur wenige Farben.
05:34
And even when he does,
121
334650
1605
Wenn er sie dann doch erwähnt, nimmt er gerne mal die falschen.
05:36
he seems to get them quite a bit wrong.
122
336279
2038
05:38
For example, the sea is described as wine red,
123
338936
3292
Er beschreibt manchmal das Meer als weinrot,
05:42
people's faces are sometimes green and sheep are purple.
124
342252
3547
Gesichter als grün und Schafe als lila.
05:46
But it's not just Homer.
125
346838
1375
Aber nicht nur er macht das.
05:48
If you look at all of the ancient literature --
126
348237
2309
Die gesamte Literatur der Antike --
05:50
Ancient Chinese, Icelandic, Greek, Indian
127
350570
2200
die des alten Chinas, Islands, Griechenlands, Indiens,
05:52
and even the original Hebrew Bible --
128
352794
2677
sogar die hebräische Bibel --
05:55
they all mention very few colors.
129
355495
2576
sie alle erwähnen nur sehr wenige Farben.
05:58
And the most popular theory for why that might be the case
130
358745
3380
Die beliebteste Theorie, was die Gründe dafür angeht, ist,
06:02
is that cultures begin to recognize a color
131
362149
2404
dass Kulturen erst dann eine Farbe erkennen,
06:04
only once they have the ability to make that color.
132
364577
3085
wenn sie sie selbst herstellen können.
06:07
So basically, if you can make a color,
133
367686
1850
Also nur, wenn man sie herstellen kann, kann man eine Farbe auch sehen.
06:09
only then can you see it.
134
369560
1626
06:11
A color like red, which was fairly easy for many cultures to make --
135
371727
3659
Viele Kulturen konnten die Farbe Rot sehr leicht herstellen,
06:15
they began to see that color fairly early on.
136
375410
2831
und sie begannen schon sehr früh, diese Farbe zu sehen.
06:18
But a color like blue, which was much harder to make --
137
378265
2743
Aber Blau war zum Beispiel viel schwerer, herzustellen --
06:21
many cultures didn't begin to learn how to make that color
138
381032
2753
viele Kulturen lernten erst viel später, wie es zu machen war,
06:23
until much later.
139
383809
1166
06:24
They didn't begin to see it until much later as well.
140
384999
2516
und sie sahen die Farbe auch erst viel später.
06:27
So until then, even though a color might be all around them,
141
387539
3650
Sie hatten also nicht die Fähigkeit, eine Farbe zu sehen,
06:31
they simply did not have the ability to see it.
142
391213
2445
obwohl sie vielleicht überall um sie herum war.
06:33
It was invisIble.
143
393682
1158
Sie war unsichtbar, kein Teil ihrer Normalität.
06:34
It was not a part of their normal.
144
394864
2380
06:38
And that story has helped put my own experience into context.
145
398593
2902
Diese Geschichte half mir, meine eigenen Erfahrungen einzuordnen.
06:42
So when I first read the comments on the video,
146
402376
2470
Als ich die Kommentare unter dem Video las,
06:44
my initial reaction was to take it all very personally.
147
404870
2895
nahm ich zunächst alles sehr persönlich.
06:48
But the people commenting did not know
148
408543
1898
Ihre Verfasser wussten aber nicht,
06:50
how self-conscious I am about my voice.
149
410465
2860
wie unsicher ich wegen meiner Stimme bin.
06:54
They were mostly reacting to my accent,
150
414258
2647
Die meisten schrieben wegen meines Akzents
06:56
that it is not normal for a narrator to have an accent.
151
416929
3517
und sagten, dass Erzähler normalerweise keinen haben.
07:01
But what is normal, anyway?
152
421089
1503
Aber was ist "normal" überhaupt?
07:03
We know that reviewers will find more spelling errors in your writing
153
423473
3362
Wir wissen, dass Korrektoren mehr Fehler in unseren Texten finden,
07:06
if they think you're black.
154
426859
1371
wenn sie denken, wir seien schwarz.
Dass Dozenten weibliche oder einer Minderheit angehörige Studenten
07:09
We know that professors are less likely to help female or minority students.
155
429144
4292
seltener unterstützen.
07:14
And we know that resumes with white-sounding names
156
434349
2647
Und dass Bewerber mit weißen Nachnamen öfter zurückgerufen werden
07:17
get more callbacks than resumes with black-sounding names.
157
437020
2893
als Bewerber mit schwarzen Namen.
07:21
Why is that?
158
441043
1198
Warum?
07:23
Because of our expectations of what is normal.
159
443011
2443
Wegen unserer Auffassung von Normalität.
07:26
We think it is normal
160
446135
1579
Wir halten es für normal, wenn ein schwarzer Student
07:27
when a black student has spelling errors.
161
447738
2105
Rechtschreibfehler macht.
07:30
We think it is normal
162
450264
1715
Wir halten es für normal,
07:32
when a female or minority student does not succeed.
163
452003
3192
dass weibliche oder einer Minderheit angehörige Studenten versagen.
07:35
And we think it is normal
164
455962
1639
Wir halten es auch für normal,
07:37
that a white employee is a better hire than a black employee.
165
457625
3086
dass weiße Angestellte besser sind als schwarze.
07:41
But studies also show that discrimination of this kind,
166
461399
2594
Studien zufolge basiert aber diese Art von Diskriminierung
07:44
in most cases, is simply favoritism,
167
464017
2045
meistens nur auf Bevorzugung und entspringt unserem Wunsch,
07:46
and it results more from wanting to help people that you can relate to
168
466086
3518
Menschen zu helfen, denen wir uns zugehörig fühlen,
07:50
than the desire to harm people that you can't relate to.
169
470493
3197
und nicht etwa unserem Wunsch, alle anderen zu verletzen.
07:54
And not relating to people starts at a very early age.
170
474944
3207
Wir fangen schon sehr früh an, uns anderen nicht zugehörig zu fühlen.
07:58
Let me give you an example.
171
478175
1380
Ich gebe Ihnen ein Beispiel:
07:59
One library that keeps track of characters
172
479949
3549
Eine Bücherei, die jedes Jahr die Figuren aufzeichnet,
08:03
in the children's book collection every year,
173
483522
3293
die in Kinderbüchern vorkommen,
08:06
found that in 2014, only about 11 percent of the books
174
486839
5281
fand heraus, dass 2014 nur 11 % der Bücher
08:12
had a character of color.
175
492144
2200
eine farbige Figur beinhalteten.
08:14
And just the year before, that number was about eight percent,
176
494368
3677
Vor einem Jahr lag diese Zahl noch bei 8 %,
08:18
even though half of American children today come from a minority background.
177
498069
3808
obwohl heutzutage die Hälfte der Kinder in Amerika aus Minderheiten stammen.
08:21
Half.
178
501901
1150
Die Hälfte.
08:23
So there are two big issues here.
179
503353
1624
Es gibt also zwei große Probleme.
08:25
Number one, children are told that they can be anything,
180
505001
2657
Erstens lernen Kinder, dass sie alles Mögliche sein und tun können,
08:27
they can do anything,
181
507682
1151
08:28
and yet, most stories that children of color consume
182
508857
2473
und doch lesen farbige Kinder vor allem Geschichten über Menschen,
08:31
are about people who are not like them.
183
511354
1878
die nicht wie sie sind.
08:33
Number two is that majority groups don't get to realize
184
513256
2759
Zweitens erkennen Mehrheiten gar nicht,
08:36
the great extent to which they are similar to minorities --
185
516039
3033
wie viel sie doch mit Minderheiten gemein haben --
08:39
our everyday experiences, our hopes,
186
519096
3047
alltägliche Erlebnisse, Hoffnungen,
08:42
our dreams, our fears
187
522167
1872
Träume, Ängste
08:44
and our mutual love for hummus.
188
524063
1773
und eine Schwäche für Hummus, er ist echt köstlich!
08:45
It's delicious!
189
525860
1309
08:47
(Laughter)
190
527193
1707
(Lachen)
08:49
Just like the color blue for Ancient Greeks,
191
529911
2683
Genau so wie die Farbe Blau für die alten Griechen
08:52
minorities are not a part of what we consider normal,
192
532618
3321
sind Minderheiten nicht Teil unserer Vorstellung von Normalität.
08:57
because normal is simply a construction of what we've been exposed to,
193
537440
4961
Denn Normalität ist einfach ein Konstrukt unseres Umfelds und hängt davon ab,
09:02
and how visible it is around us.
194
542425
1789
wie sichtbar dieses für uns ist.
09:05
And this is where things get a bit difficult.
195
545590
2132
Und hier hätten wir das Dilemma.
09:08
I can accept the preexisting notion of normal -- that normal is good,
196
548714
4280
Ich könnte dieses bestehende Konzept von Normalität annehmen --
dass Normales gut und alles abseits dieser engen Definition
09:13
and anything outside of that very narrow definition of normal is bad.
197
553018
4015
schlecht sei.
09:17
Or I can challenge that preexisting notion of normal
198
557758
3846
Ich könnte es aber auch infrage stellen.
09:22
with my work
199
562462
1173
Mit meiner Kunst,
09:24
and with my voice
200
564034
1276
mit meiner Stimme
09:26
and with my accent
201
566338
1423
mit meinem Akzent,
09:28
and by standing here onstage,
202
568632
1516
und zwar hier auf dieser Bühne,
09:30
even though I'm scared shitless and would rather be in the bathroom.
203
570172
3323
obwohl ich eine Höllenangst habe und lieber im Badezimmer wäre.
09:33
(Laughter)
204
573519
1317
(Lachen)
09:34
(Applause)
205
574860
2817
(Applaus)
09:45
(Video) Sheep (SS's voice): I'm now slowly starting to use my voice
206
585301
3171
(Video) Schaf (SS's Stimme): Ich benutze allmählich wieder
meine Stimme in meiner Kunst. Und es tut gut.
09:48
in my work again.
207
588496
1154
09:49
And it feels good.
208
589674
1151
09:50
It does not mean I won't have a breakdown
209
590849
1968
Es wird mich immer noch fertig machen,
09:52
the next time a couple dozen people say that I talk
210
592841
2467
wenn mir wieder einige Leute sagen,
(Murmeln) ich hätte Erdnussbutter im Mund.
09:55
(Mumbling) like I have peanut butter in my mouth.
211
595332
2308
(Lachen)
09:57
(Laughter)
212
597664
1002
09:58
SS: It just means I now have a much better understanding
213
598690
2680
SS: Mir ist jetzt aber viel bewusster,
10:01
of what's at stake,
214
601394
1744
was auf dem Spiel steht,
10:03
and how giving up is not an option.
215
603162
2500
und dass aufgeben nicht in Frage kommt.
10:08
The Ancient Greeks didn't just wake up one day and realize
216
608519
2886
Den alten Griechen fiel auch nicht eines Tages plötzlich auf,
10:11
that the sky was blue.
217
611429
1325
dass der Himmel blau ist.
10:13
It took centuries, even, for humans to realize what we had been ignoring
218
613197
3438
Wir Menschen brauchten Jahrhunderte, um Sachen zu bemerken,
10:16
for so long.
219
616659
1169
die wir so lange ignoriert hatten.
10:18
And so we must continuously challenge our notion of normal,
220
618893
3821
Deshalb müssen wir unser Verständnis von Normalität regelmäßig hinterfragen,
10:22
because doing so is going to allow us as a society
221
622738
4332
denn so können wir als Gesellschaft
10:27
to finally see the sky for what it is.
222
627094
2536
den Himmel endlich so sehen, wie er ist.
10:32
(Video) Characters: Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you.
223
632272
5764
(Video) Figuren: Danke. Danke. Danke. Danke. Danke.
10:38
Frankenstein's monster: (Grunts)
224
638060
1591
Frankensteins Monster: (Knurren)
10:39
(Laughter)
225
639675
1011
(Lachen)
10:40
SS: Thank you.
226
640710
1151
SS: Danke.
10:41
(Applause)
227
641885
3883
(Applaus)
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