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

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TED


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Traductor: Lidia Cámara de la Fuente Revisor: Sebastian Betti
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I used to have this recurring dream
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Solía ​​tener este sueño recurrente
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where I'd walk into a roomful of people,
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en el que yo entraba en una habitación llena de gente,
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and I'd try not to make eye contact with anyone.
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18388
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e intentaba no hacer contacto visual con nadie.
00:22
Until someone notices me,
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Hasta que alguien me observaba,
00:23
and I just panic.
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y cundía el pánico.
00:26
And the person walks up to me,
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Y la persona se acercaba a mí
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and says, "Hi, my name is So-and-so.
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y me decía: "Hola, mi nombre es Fulano de Tal.
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And what is your name?"
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1359
Y tú ¿cómo te llamas?"
00:32
And I'm just quiet, unable to respond.
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Y yo callado, no podía responder.
00:37
After some awkward silence, he goes,
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Después de un incómodo silencio, él seguía:
00:39
"Have you forgotten your name?"
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"¿Has olvidado tu nombre?"
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And I'm still quiet.
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Y yo todavía callado.
00:44
And then, slowly, all the other people in the room begin to turn toward me
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Y que luego, todas las otras personas de la habitación comenzaban a rodearme
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and ask, almost in unison,
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y preguntarme casi al unísono,
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(Voice-over, several voices) "Have you forgotten your name?"
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(Voice-over, varias voces) "¿Ha olvidado tu nombre?"
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As the chant gets louder, I want to respond, but I don't.
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Y a medida que el volumen aumentaba quería responder, pero no podía.
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I'm a visual artist.
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1499
Soy un artista visual.
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Some of my work is humorous,
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Algunos de mis trabajos son de humor,
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and some is a bit funny but in a sad way.
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y algunos son cómicos, pero tristes.
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And one thing that I really enjoy doing
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Y una cosa que realmente me gusta hacer
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is making these little animations
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son estas pequeñas animaciones
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where I get to do the voice-over for all kinds of characters.
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donde consigo poner la voz en off a todo tipo de personajes.
01:22
I've been a bear.
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1258
He sido un oso.
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(Video) Bear (Safwat Saleem's voice): Hi.
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84261
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(Video) Oso (Voz de Safwat Saleem): Hola.
01:26
(Laughter)
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(Risas)
Safwat Saleem: He sido una ballena.
01:28
Safwat Saleem: I've been a whale.
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01:29
(Video) Whale (SS's voice): Hi.
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(Video) Ballena (Voz de SS): Hola.
01:31
(Laughter)
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1263
(Risas)
01:32
SS: I've been a greeting card.
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SS: He sido una tarjeta de felicitación.
01:34
(Video) Greeting card (SS's voice): Hi.
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(Video) Tarjeta de felicitación (Voz de SS): Hola.
01:36
(Laughter)
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(Risa)
01:37
SS: And my personal favorite is Frankenstein's monster.
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SS: Y mi favorito es el monstruo de Frankenstein.
01:40
(Video) Frankenstein's monster (SS's voice): (Grunts)
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(Video) Monstruo de Frankenstein (Voz de SS): (Gruñe)
01:43
(Laughter)
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(Risas)
01:44
SS: I just had to grunt a lot for that one.
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SS: En este solo tenía que gruñir mucho.
01:46
A few years ago, I made this educational video
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Hace unos años, hice este video educativo
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about the history of video games.
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sobre la historia de los videojuegos.
01:52
And for that one, I got to do the voice of Space Invader.
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3742
Y para ese, tuve que hacer la voz de Space Invader.
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(Video) Space Invader (SS's voice): Hi.
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(Video) Space Invader (Voz de SS): Hola.
01:57
SS: A dream come true, really,
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SS: Un sueño hecho realidad, de verdad.
01:59
(Laughter)
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1002
(Risas)
02:00
And when that video was posted online,
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2079
Y cuando ese video se publicó en línea,
02:02
I just sat there on the computer, hitting "refresh,"
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me quedé sentado ante la computadora apretando el botón de "Actualizar"
02:05
excited to see the response.
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emocionado de ver la respuesta.
02:07
The first comment comes in.
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El primer comentario llega.
02:08
(Video) Comment: Great job.
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(Video) Comentario: Buen trabajo.
02:09
SS: Yes!
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1150
SS: ¡Sí!
02:11
I hit "refresh."
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Aprieto "Actualizar".
02:12
(Video) Comment: Excellent video. I look forward to the next one.
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3103
(Video) Comentario: Excelente Video. Deseo ver el siguiente.
SS: Esto fue solo la primer parte de un video de dos partes.
02:16
SS: This was just the first of a two-part video.
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2496
02:18
I was going to work on the second one next.
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138635
2041
Iba a trabajar en la segunda.
02:20
I hit "refresh."
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140700
1166
Aprieto "Actualizar".
02:21
(Video) Comment: Where is part TWO? WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
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3836
(Video) Coment.: ¿Dónde está la 2ª parte? ¿DÓNDEEE? ¡La quiero AHORAAA!
02:25
(Laughter)
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1518
(Risas)
02:27
SS: People other than my mom were saying nice things about me,
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2943
SS: Personas, que no eran mi madre, decían cosas buenas sobre mí,
02:30
on the Internet!
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150259
1166
¡en Internet!
02:31
It felt like I had finally arrived.
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2333
Sentía como si por fin lo hubiese logrado.
02:33
I hit "refresh."
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153806
1302
Aprieto "Actualizar".
02:35
(Video) Comment: His voice is annoying. No offense.
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(Video) Comentario: Tu voz es molesta. Sin ofender.
02:37
SS: OK, no offense taken. Refresh.
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2670
SS: Bueno, no me doy por ofendido. Aprieto "Actualizar".
02:40
(Video) Comment: Could you remake this without peanut butter in your mouth?
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3564
(Video) Comentario: ¿Puede rehacerlo sin mantequilla de maní en la boca?
02:44
SS: OK, at least the feedback is somewhat constructive. Hit "refresh."
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4467
SS: Al menos la respuesta era constructiva. Aprieto "Actualizar".
02:48
(Video) Comment: Please don't use this narrator again
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2546
(Video) Comentario: Por favor, no use otra vez ese narrador
02:51
u can barely understand him.
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171198
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casi no se puede entender.
02:52
SS: Refresh.
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1151
SS: Aprieto "Actualizar".
02:53
(Video) Comment: Couldn't follow because of the Indian accent.
65
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2980
(Video) Comentario: No pude seguir por el acento indio.
02:56
SS: OK, OK, OK, two things.
66
176763
1484
SS: Bueno, bueno, dos cosas.
02:58
Number one, I don't have an Indian accent,
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178271
2072
Número uno, no tengo un acento indio.
03:00
I have a Pakistani accent, OK?
68
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1927
Tengo un acento paquistaní, ¿sí?
03:02
And number two, I clearly have a Pakistani accent.
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3140
Y número dos, tengo un claro acento paquistaní.
03:05
(Laughter)
70
185482
2021
(Risas)
Pero comentarios como esos seguían llegando,
03:08
But comments like that kept coming in,
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2025
03:10
so I figured I should just ignore them
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190282
2745
así que pensé que debería simplemente ignorarlos
03:13
and start working on the second part of the video.
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193051
2589
y empecé a trabajar en la segunda parte del video.
03:16
I recorded my audio,
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196104
1530
Grabé mi audio,
03:17
but every time I sat down to edit,
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pero cada vez que me sentaba a editar,
03:20
I just could not do it.
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200681
1673
simplemente no podía.
03:23
Every single time, it would take me back to my childhood,
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203688
2988
Cada vez, me llevaba a mi infancia,
03:26
when I had a much harder time speaking.
78
206700
2821
cuando tuve una época muy difícil al hablar.
03:29
I've stuttered for as long as I can remember.
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209934
2804
Tartamudeaba desde que tengo uso de razón.
Yo era el chico en la clase
03:34
I was the kid in class
80
214285
1277
03:35
who would never raise his hand when he had a question --
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2637
que nunca levantaba la mano cuando tenía una pregunta
03:38
or knew the answer.
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1174
o sabía la respuesta.
03:39
Every time the phone rang,
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219445
1315
Cada vez que sonaba el teléfono,
03:40
I would run to the bathroom so I would not have to answer it.
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220784
3635
corría al baño para no tener que responder.
03:44
If it was for me, my parents would say I'm not around.
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3209
Si era para mí, mis padres decían que no estaba.
03:48
I spent a lot of time in the bathroom.
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228140
1930
Pasé mucho tiempo en el baño.
03:51
And I hated introducing myself,
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231721
2471
Y odiaba presentarme,
especialmente ante grupos.
03:54
especially in groups.
88
234216
1609
03:55
I'd always stutter on my name, and there was usually someone who'd go,
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235849
3376
Siempre había tartamudeado al decir mi nombre y, por lo general,
había alguien que decía: "¿Has olvidado tu nombre?"
03:59
"Have you forgotten your name?"
90
239249
1527
04:00
And then everybody would laugh.
91
240800
1577
Y entonces todo el mundo se reía.
04:02
That joke never got old.
92
242856
2150
Esa broma nunca pasó de moda.
04:06
(Laughter)
93
246727
2583
[¡Estúpidos!] (Risas)
04:09
I spent my childhood feeling that if I spoke,
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249635
3807
Pasé mi infancia con la sensación de que si hablaba,
04:13
it would become obvious that there was something wrong with me,
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253466
5155
sería obvio que algo no funcionaba bien conmigo,
04:18
that I was not normal.
96
258645
1497
que yo no era normal.
Así que me quedaba sobre todo callado.
04:21
So I mostly stayed quiet.
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261070
1659
04:24
And so you see, eventually for me to even be able to use my voice in my work
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264142
3763
Y como vieron, con el tiempo incluso fui capaz de usar mi voz en mi trabajo
04:27
was a huge step for me.
99
267929
1573
fue un gran paso para mí.
04:29
Every time I record audio,
100
269991
1596
Cada vez que grababa audio,
04:31
I fumble my way through saying each sentence many, many times,
101
271611
3495
buscaba mi camino en cada frase repitiéndolas muchas, muchas veces,
04:35
and then I go back in
102
275130
1634
para luego volver de nuevo
04:36
and pick the ones where I think I suck the least.
103
276788
3582
a recoger aquellos donde creía que estaban mal.
04:42
(Voice-over) SS: Audio editing is like Photoshop for your voice.
104
282997
3079
(Voz en off) SS: El audio es como Photoshop para la voz.
04:46
I can slow it down, speed it up, make it deeper, add an echo.
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286100
3811
Puedo ralentizarlo, acelerarlo, hacerlo más profundo, añadir un eco.
04:49
And if I stutter along the way, and if I stutter along the way,
106
289935
3747
Y si tartamudeo en el proceso, y si tartamudeo,
04:53
I just go back in and fix it.
107
293706
1619
vuelvo y corrijo el problema.
04:55
It's magic.
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295349
1395
Es mágico.
04:56
SS: Using my highly edited voice in my work
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296768
2905
SS: Usar mi voz muy editada en mi trabajo
04:59
was a way for me to finally sound normal to myself.
110
299697
3555
era una manera para mí de finalmente escucharme normal a mí mismo.
05:04
But after the comments on the video,
111
304302
2145
Pero tras los comentarios sobre el video,
05:06
it no longer made me feel normal.
112
306924
2005
ya no me hacía sentir normal.
05:09
And so I stopped using my voice in my work.
113
309897
2373
Y por eso dejé de usar mi voz en mi trabajo.
05:13
Since then, I've thought a lot about what it means to be normal.
114
313984
3766
Desde entonces, he pensado mucho sobre lo que significa ser normal.
05:19
And I've come to understand
115
319218
2018
Y he llegado a comprender
05:21
that "normal" has a lot to do with expectations.
116
321260
3379
que "normal" tiene mucho que ver con las expectativas.
05:25
Let me give you an example.
117
325307
1529
Déjenme poner un ejemplo.
05:26
I came across this story
118
326860
1330
Me topé con esta historia
05:28
about the Ancient Greek writer, Homer.
119
328214
2266
sobre el escritor griego clásico, Homero.
05:30
Now, Homer mentions very few colors in his writing.
120
330504
3249
Homero menciona muy pocos colores en su escritura.
05:34
And even when he does,
121
334650
1605
E incluso cuando lo hace,
05:36
he seems to get them quite a bit wrong.
122
336279
2038
parece que lo define un poco mal.
05:38
For example, the sea is described as wine red,
123
338936
3292
Por ejemplo, el mar se describe como de color rojo vino,
05:42
people's faces are sometimes green and sheep are purple.
124
342252
3547
las caras de las personas se describen a veces verdes y las ovejas lilas.
05:46
But it's not just Homer.
125
346838
1375
Pero no era solo Homero.
05:48
If you look at all of the ancient literature --
126
348237
2309
Si nos fijamos en toda la literatura antigua,
05:50
Ancient Chinese, Icelandic, Greek, Indian
127
350570
2200
China antigua, islandesa, griega, india,
05:52
and even the original Hebrew Bible --
128
352794
2677
e incluso la Biblia original en hebreo,
05:55
they all mention very few colors.
129
355495
2576
se mencionan muy pocos colores.
05:58
And the most popular theory for why that might be the case
130
358745
3380
Y la teoría más popular para entender por qué puede ser
06:02
is that cultures begin to recognize a color
131
362149
2404
es que las culturas comienzan a reconocer un color
06:04
only once they have the ability to make that color.
132
364577
3085
una vez que pueden hacer ese color.
06:07
So basically, if you can make a color,
133
367686
1850
Así que, básicamente, si se puede hacer un color,
06:09
only then can you see it.
134
369560
1626
solo entonces se puede ver.
06:11
A color like red, which was fairly easy for many cultures to make --
135
371727
3659
Un color como el rojo, bastante fácil de hacer para muchas culturas,
06:15
they began to see that color fairly early on.
136
375410
2831
comenzaron a ver ese color muy pronto.
06:18
But a color like blue, which was much harder to make --
137
378265
2743
Pero un color como el azul, que era mucho más difícil de hacer,
06:21
many cultures didn't begin to learn how to make that color
138
381032
2753
muchas culturas no comienzan a saber cómo hacer ese color
06:23
until much later.
139
383809
1166
hasta mucho más tarde.
06:24
They didn't begin to see it until much later as well.
140
384999
2516
No empezaron a verlo hasta mucho más tarde también.
06:27
So until then, even though a color might be all around them,
141
387539
3650
Hasta entonces, a pesar de que un color podía ser todo lo que les rodeaba,
06:31
they simply did not have the ability to see it.
142
391213
2445
simplemente no tenían la capacidad de verlo.
06:33
It was invisIble.
143
393682
1158
Era invisible.
06:34
It was not a part of their normal.
144
394864
2380
No era una parte de su normalidad.
06:38
And that story has helped put my own experience into context.
145
398593
2902
Y esa historia ha ayudado a poner mi propia experiencia en su contexto.
06:42
So when I first read the comments on the video,
146
402376
2470
Así que cuando leí por primera vez los comentarios en el video,
06:44
my initial reaction was to take it all very personally.
147
404870
2895
mi reacción inicial fue tomar todo muy personal.
06:48
But the people commenting did not know
148
408543
1898
Pero la gente que comentaba no sabía
06:50
how self-conscious I am about my voice.
149
410465
2860
cómo de autoconsciente era yo de mi voz.
06:54
They were mostly reacting to my accent,
150
414258
2647
Ellos estaban reaccionando sobre todo a mi acento,
06:56
that it is not normal for a narrator to have an accent.
151
416929
3517
que no es normal que un narrador tuviera acento.
07:01
But what is normal, anyway?
152
421089
1503
Pero ¿qué es normal?
07:03
We know that reviewers will find more spelling errors in your writing
153
423473
3362
Sabemos que los correctores encuentran más errores ortográficos en la escritura
07:06
if they think you're black.
154
426859
1371
si piensan que eres negro.
07:09
We know that professors are less likely to help female or minority students.
155
429144
4292
Sabemos que los profesores son menos propensos
a ayudar a mujeres estudiantes o pertenecientes a minorías
07:14
And we know that resumes with white-sounding names
156
434349
2647
Y sabemos que las hojas de vida con nombres que parecen de blancos
07:17
get more callbacks than resumes with black-sounding names.
157
437020
2893
obtienen más respuestas que aquellos con nombres que parecen de negros.
07:21
Why is that?
158
441043
1198
¿Por qué es eso?
07:23
Because of our expectations of what is normal.
159
443011
2443
Debido a nuestras expectativas de lo que es normal.
07:26
We think it is normal
160
446135
1579
Creemos que es normal
07:27
when a black student has spelling errors.
161
447738
2105
cuando un estudiante negro tiene errores de ortografía.
07:30
We think it is normal
162
450264
1715
Creemos que es normal
07:32
when a female or minority student does not succeed.
163
452003
3192
cuando una estudiante o estudiante de una minoría no tiene éxito.
07:35
And we think it is normal
164
455962
1639
Y creemos que es normal
07:37
that a white employee is a better hire than a black employee.
165
457625
3086
contratar a un empleado blanco que a un empleado negro.
Pero estudios también muestran que la discriminación de este tipo,
07:41
But studies also show that discrimination of this kind,
166
461399
2594
en la mayoría de los casos, no es más que el favoritismo,
07:44
in most cases, is simply favoritism,
167
464017
2045
07:46
and it results more from wanting to help people that you can relate to
168
466086
3518
el resultado de querer ayudar a la gente con la que se pueden identificar
07:50
than the desire to harm people that you can't relate to.
169
470493
3197
que el deseo de dañar a la gente con la que no se pueden identificar.
07:54
And not relating to people starts at a very early age.
170
474944
3207
Y no relacionarse con la gente comienza a una edad muy temprana.
07:58
Let me give you an example.
171
478175
1380
Déjenme poner un ejemplo.
07:59
One library that keeps track of characters
172
479949
3549
Una biblioteca que realiza un seguimiento de los personajes
08:03
in the children's book collection every year,
173
483522
3293
en la selección de libros infantiles cada año,
08:06
found that in 2014, only about 11 percent of the books
174
486839
5281
encontró que en 2014, solo el 11 % de los libros
08:12
had a character of color.
175
492144
2200
tenían un personaje de color.
08:14
And just the year before, that number was about eight percent,
176
494368
3677
Y justo el año anterior, la cifra fue de alrededor del 8 %,
08:18
even though half of American children today come from a minority background.
177
498069
3808
a pesar de que hoy la mitad de los niños estadounidenses provienen de una minoría.
08:21
Half.
178
501901
1150
La mitad.
Así que hay dos grandes problemas.
08:23
So there are two big issues here.
179
503353
1624
Nº 1. A los niños se les dice que pueden ser cualquier cosa,
08:25
Number one, children are told that they can be anything,
180
505001
2657
08:27
they can do anything,
181
507682
1151
que pueden hacer cualquier cosa,
08:28
and yet, most stories that children of color consume
182
508857
2473
pero la mayoría de las historias leídas por niños de color
08:31
are about people who are not like them.
183
511354
1878
son de personas que no son como ellos.
08:33
Number two is that majority groups don't get to realize
184
513256
2759
Nº 2. Los grupos mayoritarios no llegan a darse cuenta
08:36
the great extent to which they are similar to minorities --
185
516039
3033
en qué gran medida son similares a las minorías,
08:39
our everyday experiences, our hopes,
186
519096
3047
nuestras experiencias cotidianas, nuestras esperanzas,
08:42
our dreams, our fears
187
522167
1872
nuestros sueños, nuestros miedos,
08:44
and our mutual love for hummus.
188
524063
1773
y nuestra preferencia mutua por el humus.
08:45
It's delicious!
189
525860
1309
¡Es delicioso!
08:47
(Laughter)
190
527193
1707
(Risas)
08:49
Just like the color blue for Ancient Greeks,
191
529911
2683
Al igual que el color azul para los antiguos griegos,
08:52
minorities are not a part of what we consider normal,
192
532618
3321
las minorías no son una parte de lo que consideramos normal,
08:57
because normal is simply a construction of what we've been exposed to,
193
537440
4961
porque lo normal es simplemente una construcción a que hemos estado expuestos,
09:02
and how visible it is around us.
194
542425
1789
y a lo visible que nos rodea.
09:05
And this is where things get a bit difficult.
195
545590
2132
Y aquí es donde las cosas se ponen un poco difíciles.
09:08
I can accept the preexisting notion of normal -- that normal is good,
196
548714
4280
Puedo aceptar la idea preexistente de lo normal, que lo normal es bueno,
09:13
and anything outside of that very narrow definition of normal is bad.
197
553018
4015
y cualquier cosa fuera de esa definición muy restrictiva de lo normal es mala.
09:17
Or I can challenge that preexisting notion of normal
198
557758
3846
O puedo contrarrestar esa idea preexistente de la normalidad
09:22
with my work
199
562462
1173
con mi trabajo
09:24
and with my voice
200
564034
1276
y con mi voz
09:26
and with my accent
201
566338
1423
y con mi acento
09:28
and by standing here onstage,
202
568632
1516
y estando aquí en el escenario,
09:30
even though I'm scared shitless and would rather be in the bathroom.
203
570172
3323
aunque estoy cagado de miedo y preferiría estar en el baño.
09:33
(Laughter)
204
573519
1317
(Risas)
09:34
(Applause)
205
574860
2817
(Aplausos)
(Video) Ovejas (Voz de SS): Estoy ahora lentamente empezando a usar mi voz
09:45
(Video) Sheep (SS's voice): I'm now slowly starting to use my voice
206
585301
3171
09:48
in my work again.
207
588496
1154
en mi trabajo de nuevo.
09:49
And it feels good.
208
589674
1151
Y me siento bien.
09:50
It does not mean I won't have a breakdown
209
590849
1968
Eso no significa que no vaya a tener una crisis
09:52
the next time a couple dozen people say that I talk
210
592841
2467
la próxima vez que docenas de personas digan que hablo
09:55
(Mumbling) like I have peanut butter in my mouth.
211
595332
2308
(Murmurando) como si tuviera crema de maní en la boca.
09:57
(Laughter)
212
597664
1002
09:58
SS: It just means I now have a much better understanding
213
598690
2680
(Risas)
SS: solo significa que ahora tengo una comprensión mucho mejor
10:01
of what's at stake,
214
601394
1744
de lo que está en juego,
10:03
and how giving up is not an option.
215
603162
2500
y que renunciar no es una opción.
Los antiguos griegos no se despertaron un día y se dieron cuenta
10:08
The Ancient Greeks didn't just wake up one day and realize
216
608519
2886
10:11
that the sky was blue.
217
611429
1325
que el cielo era azul.
10:13
It took centuries, even, for humans to realize what we had been ignoring
218
613197
3438
Tomó siglos, incluso, para los humanos ver lo que habíamos estado ignorando
10:16
for so long.
219
616659
1169
tanto tiempo.
10:18
And so we must continuously challenge our notion of normal,
220
618893
3821
Y así debemos desafiar continuamente nuestra noción de lo normal,
10:22
because doing so is going to allow us as a society
221
622738
4332
ya que al hacerlo, nos permitirá, como sociedad,
10:27
to finally see the sky for what it is.
222
627094
2536
ver por fin el cielo tal y como es.
10:32
(Video) Characters: Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you.
223
632272
5764
(Video) Personajes: Gracias. Gracias. Gracias. Gracias. Gracias.
10:38
Frankenstein's monster: (Grunts)
224
638060
1591
El monstruo de Frankenstein: (Gruñe)
10:39
(Laughter)
225
639675
1011
(Risas)
10:40
SS: Thank you.
226
640710
1151
SS: Gracias.
10:41
(Applause)
227
641885
3883
(Aplausos)
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