How racial bias works -- and how to disrupt it | Jennifer L. Eberhardt

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TED


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Traductor: Almudena Torrecilla Revisor: Jenny Lam-Chowdhury
00:12
Some years ago,
0
12910
1273
Hace algunos años,
00:14
I was on an airplane with my son who was just five years old at the time.
1
14207
4912
estaba en un avión con mi hijo, que tenía cinco años en aquel momento.
00:20
My son was so excited about being on this airplane with Mommy.
2
20245
5095
Se encontraba tan contento de estar en un avión con su mamá.
00:25
He's looking all around and he's checking things out
3
25364
2940
Miraba aquí y allá, fijándose en las cosas
00:28
and he's checking people out.
4
28328
1836
y en las personas.
00:30
And he sees this man, and he says,
5
30188
1630
Entonces ve a un hombre y dice:
00:31
"Hey! That guy looks like Daddy!"
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31842
2861
"¡Mira, ese señor se parece a papá!".
00:35
And I look at the man,
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35882
1920
Y yo miro al hombre,
00:37
and he didn't look anything at all like my husband,
8
37826
3730
y no se parecía ni por asomo a mi marido,
00:41
nothing at all.
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41580
1369
nada que ver.
00:43
And so then I start looking around on the plane,
10
43461
2336
Y entonces empiezo a mirar aquí y allá
00:45
and I notice this man was the only black guy on the plane.
11
45821
5885
y me doy cuenta de que ese hombre es el único pasajero negro.
00:52
And I thought,
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52874
1412
Y pensé,
00:54
"Alright.
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54310
1194
"De acuerdo".
00:56
I'm going to have to have a little talk with my son
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56369
2525
"Llegó el momento de contarle a mi hijo
00:58
about how not all black people look alike."
15
58918
2929
que no todos los negros son iguales".
01:01
My son, he lifts his head up, and he says to me,
16
61871
4377
Mi hijo, levanta los ojos y me dice:
01:08
"I hope he doesn't rob the plane."
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68246
2371
"Espero que no asalte el avión".
01:11
And I said, "What? What did you say?"
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71359
2515
Y le pregunto, "¿Cómo? ¿Qué has dicho?"
01:13
And he says, "Well, I hope that man doesn't rob the plane."
19
73898
3428
Y responde, "que espero que ese hombre no asalte el avión".
01:19
And I said, "Well, why would you say that?
20
79200
2752
Y le pregunto: "¿A qué viene eso?
01:22
You know Daddy wouldn't rob a plane."
21
82486
2663
Sabes que papá nunca asaltaría un avión".
01:25
And he says, "Yeah, yeah, yeah, well, I know."
22
85173
2312
Y mi hijo dice: "Sí, sí, lo que tú digas".
01:28
And I said, "Well, why would you say that?"
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88179
2127
Y de nuevo le digo: "¿A qué viene eso?".
01:32
And he looked at me with this really sad face,
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92346
2957
Entonces me mira con un gesto apagado
01:36
and he says,
25
96168
1254
y dice:
01:38
"I don't know why I said that.
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98890
2106
"No sé por qué lo he dicho.
01:42
I don't know why I was thinking that."
27
102600
2358
No sé por qué me ha venido eso a la cabeza".
01:45
We are living with such severe racial stratification
28
105724
3518
Vivimos en medio de una estratificación racial tan severa
01:49
that even a five-year-old can tell us what's supposed to happen next,
29
109266
5060
que incluso un niño de cinco años se atreve a predecir lo que va a pasar,
01:55
even with no evildoer,
30
115990
2107
incluso en ausencia de un malhechor
01:58
even with no explicit hatred.
31
118121
2579
o de odio explícito.
02:02
This association between blackness and crime
32
122184
3913
Esta asociación entre la raza negra y el crimen
02:06
made its way into the mind of my five-year-old.
33
126121
4334
se introdujo en la mente de mi hijo de cinco años.
02:11
It makes its way into all of our children,
34
131787
3263
Se abre paso hasta alcanzar a todos nuestros hijos,
02:16
into all of us.
35
136201
1391
y a todos nosotros.
02:18
Our minds are shaped by the racial disparities
36
138793
3524
Nuestra mente se moldea con las disparidades raciales
02:22
we see out in the world
37
142341
1592
que vemos en el mundo
02:24
and the narratives that help us to make sense of the disparities we see:
38
144752
5341
y con los relatos que nos ayudan a justificar dichas disparidades:
02:31
"Those people are criminal."
39
151637
2526
"Esos tipos son criminales".
02:34
"Those people are violent."
40
154187
1925
"Son violentos".
02:36
"Those people are to be feared."
41
156136
2965
"Hay que tenerles miedo".
02:39
When my research team brought people into our lab
42
159814
3191
Cuando mi equipo de investigación trajo voluntarios al laboratorio
02:43
and exposed them to faces,
43
163029
2283
y los expuso frente a determinados rostros,
02:45
we found that exposure to black faces led them to see blurry images of guns
44
165336
7000
descubrimos que las caras negras estimulaban imágenes borrosas de armas
02:52
with greater clarity and speed.
45
172360
3256
con mayor claridad y rapidez.
02:55
Bias cannot only control what we see,
46
175640
3354
Los prejuicios no solo controlan lo que vemos
02:59
but where we look.
47
179018
1648
sino hacia dónde miramos.
03:00
We found that prompting people to think of violent crime
48
180690
3444
Vimos que incitar a la gente a pensar en crímenes violentos
03:04
can lead them to direct their eyes onto a black face
49
184158
4296
puede hacerles dirigir su mirada hacia un rostro negro
03:08
and away from a white face.
50
188478
2130
en vez de hacia uno blanco.
03:10
Prompting police officers to think of capturing and shooting
51
190632
3842
Si incitamos a unos policías a pensar en persecuciones, disparos o arrestos,
03:14
and arresting
52
194498
1229
03:15
leads their eyes to settle on black faces, too.
53
195751
3859
ocurre también que su mirada se detiene en los rostros negros.
03:19
Bias can infect every aspect of our criminal justice system.
54
199634
5066
Los prejuicios pueden infectar cada poro de nuestro sistema judicial penal.
03:25
In a large data set of death-eligible defendants,
55
205100
2931
Tomando un amplio número de candidatos a pena de muerte,
03:28
we found that looking more black more than doubled their chances
56
208055
4357
vimos que mirar a más gente negra duplicaba las posibilidades
03:32
of receiving a death sentence --
57
212436
2057
de que fueran sentenciados a la pena capital,
03:35
at least when their victims were white.
58
215494
2427
al menos cuando las víctimas eran blancas.
03:37
This effect is significant,
59
217945
1438
Ese efecto era significativo,
03:39
even though we controlled for the severity of the crime
60
219407
3301
y eso que filtrábamos según la gravedad del crimen
03:42
and the defendant's attractiveness.
61
222732
2281
o el buen porte de los acusados.
03:45
And no matter what we controlled for,
62
225037
2649
Pero nuestro filtro no cambiaba nada
03:47
we found that black people were punished
63
227710
3345
porque vimos que el castigo dado a la gente negra
03:51
in proportion to the blackness of their physical features:
64
231079
4325
iba en proporción a su tono de piel.
03:55
the more black,
65
235428
1881
Cuanto más oscuro, más merecían morir.
03:57
the more death-worthy.
66
237333
1753
03:59
Bias can also influence how teachers discipline students.
67
239110
4209
Los prejuicios pueden influir además
la forma en que los profesores imponen disciplina.
04:03
My colleagues and I have found that teachers express a desire
68
243781
4407
Mis colegas y yo hemos descubierto que los profesores son más propensos
04:08
to discipline a black middle school student more harshly
69
248212
3566
a disciplinar más duramente a un estudiante de secundaria negro
04:11
than a white student
70
251802
1168
que a uno blanco
04:12
for the same repeated infractions.
71
252994
2576
aunque las infracciones sean las mismas.
04:15
In a recent study,
72
255594
1294
Un estudio reciente
04:16
we're finding that teachers treat black students as a group
73
256912
4358
nos muestra que los profesores tratan a los alumnos negros como grupo
04:21
but white students as individuals.
74
261294
2431
pero a los blancos de forma individual.
04:24
If, for example, one black student misbehaves
75
264126
3599
Por ejemplo,
si un alumno negro se porta mal
04:27
and then a different black student misbehaves a few days later,
76
267749
4785
y pocos días después otro alumno negro se porta mal,
04:32
the teacher responds to that second black student
77
272558
3228
el profesor reacciona hacia el segundo estudiante
04:35
as if he had misbehaved twice.
78
275810
2625
como si este se hubiera portado doblemente mal.
04:38
It's as though the sins of one child
79
278952
2811
Es como si los pecados de un chico
04:41
get piled onto the other.
80
281787
2176
se apilaran en el otro.
04:43
We create categories to make sense of the world,
81
283987
3294
Creamos categorías para dar sentido al mundo,
04:47
to assert some control and coherence
82
287305
4483
para reivindicar algún tipo de control y coherencia
04:51
to the stimuli that we're constantly being bombarded with.
83
291812
4090
sobre los estímulos que nos bombardean continuamente.
04:55
Categorization and the bias that it seeds
84
295926
3968
La categorización y el sesgo que se genera
04:59
allow our brains to make judgments more quickly and efficiently,
85
299918
5022
permite a nuestro cerebro elaborar juicios de forma más rápida y eficaz,
05:04
and we do this by instinctively relying on patterns
86
304964
3402
y lo hacemos de forma instintiva apoyándonos en patrones
05:08
that seem predictable.
87
308390
1669
que parecen predecibles.
05:10
Yet, just as the categories we create allow us to make quick decisions,
88
310083
5943
Estas categorías que creamos nos permiten tomar decisiones rápidas,
05:16
they also reinforce bias.
89
316050
2502
pero a la vez refuerzan los prejuicios.
05:18
So the very things that help us to see the world
90
318576
3392
De modo que aquello que nos ayuda a ver el mundo
05:23
also can blind us to it.
91
323104
1980
también nos ciega ante él.
05:25
They render our choices effortless,
92
325509
2778
Convierte nuestras opciones en algo sin esfuerzo
05:28
friction-free.
93
328311
1369
y libre de incomodidades,
05:30
Yet they exact a heavy toll.
94
330956
2445
pero exige un alto precio.
05:34
So what can we do?
95
334158
1411
¿Qué podemos hacer?
05:36
We are all vulnerable to bias,
96
336507
2491
Todos somos vulnerables a los prejuicios,
05:39
but we don't act on bias all the time.
97
339022
2680
pero no siempre nos dejamos arrastrar por ellos.
05:41
There are certain conditions that can bring bias alive
98
341726
3644
Hay condiciones que los activan
05:45
and other conditions that can muffle it.
99
345394
2533
y otras que los silencian.
05:47
Let me give you an example.
100
347951
1847
Les voy a dar un ejemplo.
05:50
Many people are familiar with the tech company Nextdoor.
101
350663
4560
Muchos conocen la compañía tecnológica Nextdoor.
05:56
So, their whole purpose is to create stronger, healthier, safer neighborhoods.
102
356073
6453
Se dedica a crear vecindarios más fuertes, sanos y seguros,
06:03
And so they offer this online space
103
363468
2921
y para ello ofrece un espacio en línea
06:06
where neighbors can gather and share information.
104
366413
3149
donde los vecinos se reúnen y comparten información.
06:09
Yet, Nextdoor soon found that they had a problem
105
369586
4126
Nexdoor se dio cuenta de que existía un problema
06:13
with racial profiling.
106
373736
1668
con el perfil racial.
06:16
In the typical case,
107
376012
1967
Un ejemplo típico
06:18
people would look outside their window
108
378003
2396
es el de alguien que mira por la ventana
06:20
and see a black man in their otherwise white neighborhood
109
380423
4049
y ve a un hombre negro en su vecindario de blancos
06:24
and make the snap judgment that he was up to no good,
110
384496
4715
y juzga de inmediato que no lleva buenas intenciones,
06:29
even when there was no evidence of criminal wrongdoing.
111
389235
3351
incluso cuando no hay indicios de comportamiento delictivo.
06:32
In many ways, how we behave online
112
392610
2934
En general, la forma de comportarnos en las redes
06:35
is a reflection of how we behave in the world.
113
395568
3114
es un reflejo de cómo nos comportamos en el mundo.
06:39
But what we don't want to do is create an easy-to-use system
114
399117
3945
Y lo que no queremos hacer es crear un sistema de uso fácil
06:43
that can amplify bias and deepen racial disparities,
115
403086
4163
que lleve a intensificar los prejuicios y aumentar las desigualdades raciales,
06:48
rather than dismantling them.
116
408129
2266
en vez de eliminarlas.
06:50
So the cofounder of Nextdoor reached out to me and to others
117
410863
3429
De modo que el cofundador de Nextdoor contactó con otros y conmigo
06:54
to try to figure out what to do.
118
414316
2131
para buscar una solución.
06:56
And they realized that to curb racial profiling on the platform,
119
416471
3946
Y vieron que para acabar con el perfil racial en la plataforma,
07:00
they were going to have to add friction;
120
420441
1922
tendrían que crear un elemento de frenado,
07:02
that is, they were going to have to slow people down.
121
422387
2658
es decir, algo para lograr que la gente frenase sus impulsos.
07:05
So Nextdoor had a choice to make,
122
425069
2195
Nextdoor debía tomar una decisión,
07:07
and against every impulse,
123
427288
2478
y optaron por arriesgarse
07:09
they decided to add friction.
124
429790
2116
y crear un elemento de frenado.
07:12
And they did this by adding a simple checklist.
125
432397
3440
Lo hicieron añadiendo un simple cuestionario
07:15
There were three items on it.
126
435861
1670
que constaba de tres apartados.
07:18
First, they asked users to pause
127
438111
2941
Primero pedían a los usuarios que se parasen a pensar:
07:21
and think, "What was this person doing that made him suspicious?"
128
441076
5117
"¿Qué estaba haciendo esa persona para parecer sospechosa?".
07:26
The category "black man" is not grounds for suspicion.
129
446876
4533
La categoría "hombre negro" no es motivo de sospecha.
07:31
Second, they asked users to describe the person's physical features,
130
451433
5139
Segundo, les pedían que describieran los rasgos físicos de la persona
07:36
not simply their race and gender.
131
456596
2435
y no solamente su raza y género.
07:39
Third, they realized that a lot of people
132
459642
3383
Tercero, se dieron cuenta de que muchos
07:43
didn't seem to know what racial profiling was,
133
463049
2928
no parecían saber lo que era el perfil racial
07:46
nor that they were engaging in it.
134
466001
1959
o detectar que ellos mismos lo estaban manifestando.
07:48
So Nextdoor provided them with a definition
135
468462
3194
De modo que Nextdoor les enseñó una definición
07:51
and told them that it was strictly prohibited.
136
471680
2902
y les hizo saber que estaba totalmente prohibida.
07:55
Most of you have seen those signs in airports
137
475071
2612
Muchos de Uds. habrán visto carteles en aeropuertos y estaciones de metro
07:57
and in metro stations, "If you see something, say something."
138
477707
3702
con frases como "Si ve algo, diga algo".
08:01
Nextdoor tried modifying this.
139
481928
2814
Nextdoor sacó su propia versión:
08:05
"If you see something suspicious,
140
485584
2572
"Si ve algo sospechoso, diga algo específico".
08:08
say something specific."
141
488180
2073
08:11
And using this strategy, by simply slowing people down,
142
491491
4446
Y gracias a esa estrategia de frenar los impulsos de la gente,
08:15
Nextdoor was able to curb racial profiling by 75 percent.
143
495961
5691
Nextdoor consiguió disminuir el perfil racial en un 75 %.
08:22
Now, people often will say to me,
144
502496
2090
Ahora bien, me suelen decir,
08:24
"You can't add friction in every situation, in every context,
145
504610
4713
"No en todas las situaciones o contextos se puede crear un elemento de frenado,
08:29
and especially for people who make split-second decisions all the time."
146
509347
4646
y menos aún con la gente que suele tomar decisiones en una décima de segundo".
08:34
But it turns out we can add friction
147
514730
2563
Pero sí es posible añadir este elemento
08:37
to more situations than we think.
148
517317
2276
en más situaciones de las que creemos.
08:40
Working with the Oakland Police Department
149
520031
2074
Cuando colaboraba con la policía de Oakland,
08:42
in California,
150
522129
1417
en California,
08:43
I and a number of my colleagues were able to help the department
151
523570
3856
unos colegas míos y yo logramos ayudar a su departamento
08:47
to reduce the number of stops they made
152
527450
2671
a reducir el número de personas a las que paraban
08:50
of people who were not committing any serious crimes.
153
530145
3600
sin haber cometido ningún delito grave.
08:53
And we did this by pushing officers
154
533769
2365
Y lo hicimos obligando a los oficiales
08:56
to ask themselves a question before each and every stop they made:
155
536158
4443
a preguntarse lo siguiente antes de hacer cada parada:
09:01
"Is this stop intelligence-led,
156
541451
3015
"¿Los servicios de inteligencia dan motivos para realizar esta parada?
09:04
yes or no?"
157
544490
1451
¿Sí o no?".
09:07
In other words,
158
547353
1396
Es decir,
09:09
do I have prior information to tie this particular person
159
549621
4484
¿tengo información previa que relaciona a esa persona en particular
09:14
to a specific crime?
160
554129
1601
con un delito específico?
09:16
By adding that question
161
556587
1458
Simplemente añadiendo esa pregunta
09:18
to the form officers complete during a stop,
162
558069
3079
al formulario que los oficiales rellenan al parar a alguien,
09:21
they slow down, they pause,
163
561172
1809
se consigue que frenen el paso, hagan una pausa y piensen
09:23
they think, "Why am I considering pulling this person over?"
164
563005
4220
"¿Por qué quiero parar a esa persona?".
09:28
In 2017, before we added that intelligence-led question to the form,
165
568721
5561
En 2017, sin esa pregunta basada en los servicios de inteligencia,
09:35
officers made about 32,000 stops across the city.
166
575655
3946
los oficiales pararon a unas 32.000 personas en toda la ciudad.
09:39
In that next year, with the addition of this question,
167
579625
4115
Al año siguiente, ya con la pregunta,
09:43
that fell to 19,000 stops.
168
583764
2444
el número se redujo a 19.000.
09:46
African-American stops alone fell by 43 percent.
169
586232
4961
Simplemente los afroamericanos disminuyeron un 43 %.
09:51
And stopping fewer black people did not make the city any more dangerous.
170
591905
4438
Y parar a menos gente negra no hizo la ciudad más peligrosa.
09:56
In fact, the crime rate continued to fall,
171
596367
2734
De hecho, la tasa de delincuencia continuó descendiendo
09:59
and the city became safer for everybody.
172
599125
3337
y la ciudad se hizo más segura para todos.
10:02
So one solution can come from reducing the number of unnecessary stops.
173
602486
5355
Así que una solución puede ser reducir el número de paradas innecesarias.
10:08
Another can come from improving the quality of the stops
174
608285
4270
Otra puede ser mejorar la calidad de las paradas policiales.
10:12
officers do make.
175
612579
1305
10:14
And technology can help us here.
176
614512
2596
Y para eso la tecnología puede ser útil.
10:17
We all know about George Floyd's death,
177
617132
2415
Todos conocemos la muerte de George Floyd
10:20
because those who tried to come to his aid held cell phone cameras
178
620499
4772
porque todos los que acudieron en su ayuda tenían móviles con cámara
10:25
to record that horrific, fatal encounter with the police.
179
625295
5431
y grabaron ese horrible y mortal encuentro con la policía.
10:30
But we have all sorts of technology that we're not putting to good use.
180
630750
5031
Pero tenemos todo tipo de tecnología que no estamos usando bien.
10:35
Police departments across the country
181
635805
2503
Hoy en día los policías de todo el país
10:38
are now required to wear body-worn cameras
182
638332
3553
deben llevar cámaras corporales,
10:41
so we have recordings of not only the most extreme and horrific encounters
183
641909
5930
de modo que tenemos grabaciones no solo de los encuentros más radicales
10:47
but of everyday interactions.
184
647863
2754
sino también de las acciones rutinarias.
10:50
With an interdisciplinary team at Stanford,
185
650641
2777
Junto a un equipo interdisciplinar de Stanford,
10:53
we've begun to use machine learning techniques
186
653442
2687
hemos empezado a usar técnicas de aprendizaje automático
10:56
to analyze large numbers of encounters.
187
656153
3367
para analizar numerosos encuentros.
10:59
This is to better understand what happens in routine traffic stops.
188
659544
4611
Así podemos entender mejor qué ocurre en un control rutinario de tráfico.
11:04
What we found was that
189
664179
2155
Y lo que hemos visto es que
11:06
even when police officers are behaving professionally,
190
666358
3662
incluso cuando los policías se comportan de modo profesional,
11:10
they speak to black drivers less respectfully than white drivers.
191
670860
4462
se dirigen a los conductores negros con menos respeto que a los blancos.
11:16
In fact, from the words officers use alone,
192
676052
4075
De hecho, simplemente por las palabras que usan,
11:20
we could predict whether they were talking to a black driver or a white driver.
193
680151
5162
podemos saber si hablan con un conductor negro o con uno blanco.
11:25
The problem is that the vast majority of the footage from these cameras
194
685337
5762
El problema es que la mayor parte de esas grabaciones
11:31
is not used by police departments
195
691123
2087
no se usa en los departamentos policiales
11:33
to understand what's going on on the street
196
693234
2276
para entender lo que ocurre en las calles
11:35
or to train officers.
197
695534
2243
o para formar a los oficiales.
11:38
And that's a shame.
198
698554
1458
Y eso es una vergüenza.
11:40
How does a routine stop turn into a deadly encounter?
199
700796
4789
¿Cómo es que una parada rutinaria se transforma en un encuentro mortal?
11:45
How did this happen in George Floyd's case?
200
705609
2670
¿Cómo pudo terminar así el caso de George Floyd?
11:49
How did it happen in others?
201
709588
2082
Y, ¿cómo ocurrió en otros casos?
11:51
When my eldest son was 16 years old,
202
711694
3396
Cuando mi hijo mayor tenía 16 años,
11:55
he discovered that when white people look at him,
203
715114
3139
se dio cuenta de que cuando los blancos le miraban, sentían miedo.
11:58
they feel fear.
204
718277
1561
12:01
Elevators are the worst, he said.
205
721123
2661
Los ascensores son el peor sitio, decía.
12:04
When those doors close,
206
724313
2331
Cuando las puertas se cierran,
12:06
people are trapped in this tiny space
207
726668
3083
la gente queda atrapada en ese espacio minúsculo
12:09
with someone they have been taught to associate with danger.
208
729775
4467
con alguien que han aprendido a asociar con el peligro.
12:14
My son senses their discomfort,
209
734744
3220
Mi hijo siente el desasosiego de la gente
12:17
and he smiles to put them at ease,
210
737988
3157
y les sonríe para aliviarles,
12:21
to calm their fears.
211
741169
1769
para calmar sus miedos.
12:23
When he speaks,
212
743351
1945
Al hablarles,
12:25
their bodies relax.
213
745320
1683
se relajan.
12:27
They breathe easier.
214
747442
1903
Respiran con más calma.
12:29
They take pleasure in his cadence,
215
749369
2531
Les complace su cadencia,
12:31
his diction, his word choice.
216
751924
2317
su dicción y su elección de vocabulario.
12:34
He sounds like one of them.
217
754986
1843
Suena como uno de ellos.
12:36
I used to think that my son was a natural extrovert like his father.
218
756853
4730
Yo solía pensar que mi hijo era extrovertido por naturaleza,
igual que su padre.
12:41
But I realized at that moment, in that conversation,
219
761607
3550
Pero vi en ese momento y en esa conversación
12:46
that his smile was not a sign that he wanted to connect
220
766143
5078
que su sonrisa no indicaba que él quisiera conectar
12:51
with would-be strangers.
221
771245
1964
con gente supuestamente extraña.
12:53
It was a talisman he used to protect himself,
222
773920
3652
Era un talismán que usaba para protegerse,
12:57
a survival skill he had honed over thousands of elevator rides.
223
777596
6219
un arma de supervivencia que había afinado a lo largo de miles de viajes en ascensor.
13:04
He was learning to accommodate the tension that his skin color generated
224
784387
5171
Iba aprendiendo a adaptarse a la tensión que su color de piel generaba
13:11
and that put his own life at risk.
225
791026
2667
y que ponía su propia vida en peligro.
13:14
We know that the brain is wired for bias,
226
794619
3783
Sabemos que el cerebro tiene predisposición a los prejuicios,
13:18
and one way to interrupt that bias is to pause and to reflect
227
798426
4465
y una forma de interrumpir los prejuicios es pararse a reflexionar
13:22
on the evidence of our assumptions.
228
802915
2305
en qué se basan nuestras suposiciones.
13:25
So we need to ask ourselves:
229
805244
1755
Así que necesitamos preguntarnos:
13:27
What assumptions do we bring when we step onto an elevator?
230
807023
4665
¿Cuáles son nuestras suposiciones cuando entramos en un ascensor?
13:33
Or an airplane?
231
813776
1311
¿O cuando subimos a un avión?
13:35
How do we make ourselves aware of our own unconscious bias?
232
815532
4599
¿Cómo podemos darnos cuenta de nuestros prejuicios inconscientes?
13:40
Who do those assumptions keep safe?
233
820155
2351
¿A quién protegen esas suposiciones?
13:44
Who do they put at risk?
234
824615
1932
¿A quién ponen en peligro?
13:47
Until we ask these questions
235
827649
2354
Hasta que nos hagamos estas preguntas
13:50
and insist that our schools and our courts and our police departments
236
830978
4624
e insistamos para que colegios, juzgados, departamentos policiales
13:55
and every institution do the same,
237
835626
2542
y todas las instituciones también se las hagan,
13:59
we will continue to allow bias
238
839835
3829
seguiremos permitiendo que los prejuicios nos cieguen.
14:03
to blind us.
239
843688
1278
14:05
And if we do,
240
845348
1409
Y de esta manera,
14:08
none of us are truly safe.
241
848066
3208
ninguno de nosotros está realmente a salvo.
14:14
Thank you.
242
854103
1308
Gracias.
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