How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

112,053 views ・ 2017-05-04

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

Traductor: Claudia Viveros Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
This is what my last week looked like.
0
12580
2880
Aquí pueden ver cómo fue mi semana pasada.
00:16
What I did,
1
16500
1696
Lo que hice,
00:18
who I was with,
2
18220
1816
con quién estuve,
00:20
the main sensations I had for every waking hour ...
3
20060
3120
las principales sensaciones que tuve durante el día...
00:23
If the feeling came as I thought of my dad
4
23900
2496
Si el sentimiento se produjo pensando en mi padre
00:26
who recently passed away,
5
26420
1776
que falleció hace poco,
00:28
or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties.
6
28220
4056
o si hubiera podido evitar por completo las preocupaciones y ansiedades.
00:32
And if you think I'm a little obsessive,
7
32300
1936
Si creen que soy un poco obsesiva,
00:34
you're probably right.
8
34260
1856
probablemente tengan razón.
00:36
But clearly, from this visualization,
9
36140
2256
Pero lo cierto es que al ver esto
00:38
you can learn much more about me than from this other one,
10
38420
3296
podrán conocerme mucho mejor que al ver esto otro,
00:41
which are images you're probably more familiar with
11
41740
2976
que es a lo que probablemente estén más acostumbrados
00:44
and which you possibly even have on your phone right now.
12
44740
2816
y que posiblemente tengan en sus teléfonos ahora.
00:47
Bar charts for the steps you walked,
13
47580
2216
Gráficas de barras que cuentan tus pasos,
00:49
pie charts for the quality of your sleep --
14
49820
2376
circulares para la calidad de tu sueño,
00:52
the path of your morning runs.
15
52220
1720
tu trayectoria al correr temprano.
00:55
In my day job, I work with data.
16
55100
2296
En mi día a día, trabajo con datos.
00:57
I run a data visualization design company,
17
57420
2496
Tengo una compañía de diseño de visualización de datos
00:59
and we design and develop ways to make information accessible
18
59940
3336
donde ideamos y creamos métodos que hacen accesible la información
01:03
through visual representations.
19
63300
2096
mediante representaciones visuales.
01:05
What my job has taught me over the years
20
65420
3016
Lo que me ha enseñado mi trabajo en estos años
01:08
is that to really understand data and their true potential,
21
68460
4216
es que para comprender los datos y su verdadero potencial,
01:12
sometimes we actually have to forget about them
22
72700
3096
a veces tenemos que dejarlos de lado
01:15
and see through them instead.
23
75820
1760
y mejor ver a través de ellos.
01:18
Because data are always just a tool we use to represent reality.
24
78260
3576
Porque los datos son solo un medio que usamos para plasmar la realidad.
01:21
They're always used as a placeholder for something else,
25
81860
2856
Siempre se usan como sustitutivos de algo,
01:24
but they are never the real thing.
26
84740
2176
pero no son lo real.
01:26
But let me step back for a moment
27
86940
1936
Me remontaré un momento
01:28
to when I first understood this personally.
28
88900
2480
a cuando lo comprendí de primera mano.
01:32
In 1994, I was 13 years old.
29
92100
3336
Fue en 1994, tenía 13 años.
01:35
I was a teenager in Italy.
30
95460
1936
Era una adolescente en Italia.
01:37
I was too young to be interested in politics,
31
97420
2616
Demasiado joven como para interesarme en política,
01:40
but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,
32
100060
2496
pero sí sabía que un empresario, Silvio Berlusconi,
01:42
was running for president for the moderate right.
33
102580
2560
era el candidato de la derecha moderada a la presidencia
01:45
We lived in a very liberal town,
34
105940
2016
Vivíamos en una ciudad muy liberal
01:47
and my father was a politician for the Democratic Party.
35
107980
3296
y mi padre era político en el Partido Democrático.
01:51
And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected --
36
111300
4336
Recuerdo que nadie creía que Berlusconi pudiera ganar.
01:55
that was totally not an option.
37
115660
1760
No parecía para nada posible.
01:58
But it happened.
38
118380
1216
Pero ganó.
01:59
And I remember the feeling very vividly.
39
119620
2536
Y recuerdo perfectamente lo que sentí.
02:02
It was a complete surprise,
40
122180
1856
Fue una sorpresa total;
02:04
as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.
41
124060
5040
mi padre juraba no conocer a nadie que hubiese votado por él en mi ciudad.
02:10
This was the first time
42
130540
1496
Por primera vez,
02:12
when the data I had gave me a completely distorted image of reality.
43
132060
4560
los datos que tenía me ofrecieron un visión distorsionada de la realidad.
02:17
My data sample was actually pretty limited and skewed,
44
137100
3296
Lo cierto es que mi muestra de datos era bastante limitada y sesgada
02:20
so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble,
45
140420
3736
así que pensé que se debía a que vivía en una burbuja
02:24
and I didn't have enough chances to see outside of it.
46
144180
2600
y que tenía pocas posibilidades de ver fuera de ella.
02:27
Now, fast-forward to November 8, 2016
47
147900
3776
Ahora vayamos al 8 de noviembre de 2016,
02:31
in the United States.
48
151700
1200
Estados Unidos.
02:33
The internet polls,
49
153780
1296
Encuestas de internet,
02:35
statistical models,
50
155100
1376
modelos estadísticos,
02:36
all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election.
51
156500
4816
acuerdo unánime de expertos sobre las elecciones presidenciales.
02:41
It looked like we had enough information this time,
52
161340
2616
Parecía que disponíamos de suficiente información
02:43
and many more chances to see outside the closed circle we lived in --
53
163980
4096
y más oportunidades de salir del círculo cerrado en el que vivíamos,
02:48
but we clearly didn't.
54
168100
1320
pero no fue así.
02:49
The feeling felt very familiar.
55
169860
2096
El sentimiento me era muy familiar.
02:51
I had been there before.
56
171980
1480
Ya había vivido esa situación.
02:54
I think it's fair to say the data failed us this time --
57
174180
2856
Creo que es justo decir que esta vez los datos nos fallaron
02:57
and pretty spectacularly.
58
177060
1856
y de manera espectacular.
02:58
We believed in data,
59
178940
1696
Creímos en los datos,
03:00
but what happened,
60
180660
1416
pero lo que pasó,
03:02
even with the most respected newspaper,
61
182100
2696
incluso en los periódicos más serios,
03:04
is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers
62
184820
4696
es que la obsesión por reducir todo a dos simples porcentajes
03:09
to make a powerful headline
63
189540
1976
para conseguir un titular impactante
03:11
made us focus on these two digits
64
191540
2056
noz hizo centrarnos en esas dos cifras
03:13
and them alone.
65
193620
1200
y nada más.
03:15
In an effort to simplify the message
66
195380
2056
En un esfuerzo por simplificar el mensaje
03:17
and draw a beautiful, inevitable red and blue map,
67
197460
3416
y crear un mapa azul y rojo, bonito e inequívoco
03:20
we lost the point completely.
68
200900
1880
perdimos el rumbo por completo.
03:23
We somehow forgot that there were stories --
69
203260
2136
De algún modo, olvidamos que había historias,
03:25
stories of human beings behind these numbers.
70
205420
2360
historias humanas tras esas cifras.
03:29
In a different context,
71
209060
1576
En un contexto distinto
03:30
but to a very similar point,
72
210660
1656
pero con una situación similar,
03:32
a peculiar challenge was presented to my team by this woman.
73
212340
3896
una mujer nos trajo a mí y a mi equipo un desafío peculiar.
03:36
She came to us with a lot of data,
74
216260
2376
Ella vino a nosotros con una gran cantidad de datos
03:38
but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.
75
218660
4416
pero en última estancia, quería contar una de las historias más humanas posibles.
03:43
She's Samantha Cristoforetti.
76
223100
1696
Ella es Samantha Cristoforetti.
03:44
She has been the first Italian woman astronaut,
77
224820
2576
Ha sido la primera mujer astronauta italiana,
03:47
and she contacted us before being launched
78
227420
2496
y nos contactó antes de irse
03:49
on a six-month-long expedition to the International Space Station.
79
229940
3896
en una expedición de seis meses a la Estación Espacial Internacional.
03:53
She told us, "I'm going to space,
80
233860
2216
Nos dijo, "Me voy al espacio,
03:56
and I want to do something meaningful with the data of my mission
81
236100
3096
y quiero hacer algo significativo con los datos de mi misión
03:59
to reach out to people."
82
239220
1240
para acercar a la gente".
04:01
A mission to the International Space Station
83
241420
2536
Una misión a la Estación Espacial Internacional
04:03
comes with terabytes of data
84
243980
2096
comprende terabytes de información
04:06
about anything you can possibly imagine --
85
246100
2376
acerca de todo lo que se puedan imaginar:
04:08
the orbits around Earth,
86
248500
1496
las órbitas alrededor de la Tierra la velocidad y posición de la EEI,
04:10
the speed and position of the ISS
87
250020
2096
04:12
and all of the other thousands of live streams from its sensors.
88
252140
3680
y todas las miles de emisiones en directo de sus sensores.
04:16
We had all of the hard data we could think of --
89
256660
2896
Teníamos tantos datos fidedignos como se pudieran imaginar,
04:19
just like the pundits before the election --
90
259580
2416
como los expertos antes de la elección,
04:22
but what is the point of all these numbers?
91
262020
2976
pero, ¿cuál era el propósito de todos estos números?
04:25
People are not interested in data for the sake of it,
92
265020
2736
A la gente no le importan los datos solo por que sí,
04:27
because numbers are never the point.
93
267780
1855
porque los números nunca son el fin.
04:29
They're always the means to an end.
94
269659
1961
Siempre son un medio para un fin.
04:32
The story we needed to tell
95
272659
1777
La historia que necesitábamos contar
04:34
is that there is a human being in a teeny box
96
274460
2496
es que había un ser humano en una caja minúscula
04:36
flying in space above your head,
97
276980
2256
volando en el espacio arriba de sus cabezas,
04:39
and that you can actually see her with your naked eye on a clear night.
98
279260
4096
visible a simple vista en una noche despejada.
04:43
So we decided to use data to create a connection
99
283380
3096
Así que decidimos usar los datos para crear una conexión
04:46
between Samantha and all of the people looking at her from below.
100
286500
4056
entre Samantha y toda la gente buscándola desde abajo.
04:50
We designed and developed what we called "Friends in Space,"
101
290580
3176
Diseñamos y desarrollamos lo que llamamos "Amigos en el espacio",
04:53
a web application that simply lets you say "hello" to Samantha
102
293780
4656
una aplicación web que sencillamente les permitía saludar a Samantha
04:58
from where you are,
103
298460
1256
desde donde estuvieran,
04:59
and "hello" to all the people who are online at the same time
104
299740
3536
y también podían saludar a la gente que también estuviera en línea
05:03
from all over the world.
105
303300
1520
desde todo el mundo.
05:05
And all of these "hellos" left visible marks on the map
106
305460
3456
Todos estos saludos dejaban unas marcas en un mapa
05:08
as Samantha was flying by
107
308940
2016
mientras Samantha volaba
05:10
and as she was actually waving back every day at us
108
310980
3376
y ella nos saludaba de vuelta todos los días
05:14
using Twitter from the ISS.
109
314380
1680
usando Twitter desde la EEI.
05:16
This made people see the mission's data from a very different perspective.
110
316700
4976
Gracias a eso, la gente pudo ver los datos de la misión desde otra perspectiva.
05:21
It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity,
111
321700
4696
Repentinamente se trató mucho más de la naturaleza humana y la curiosidad
05:26
rather than technology.
112
326420
1656
que de la tecnología.
05:28
So data powered the experience,
113
328100
2336
Los datos potenciaron la experiencia
05:30
but stories of human beings were the drive.
114
330460
2400
pero las historias humanas fueron el impulso.
05:34
The very positive response of its thousands of users
115
334660
3336
Tan positiva respuesta de los miles de usuarios
05:38
taught me a very important lesson --
116
338020
1936
me enseñó una lección importante:
05:39
that working with data means designing ways
117
339980
2856
que el trabajar con datos implica diseñar maneras
05:42
to transform the abstract and the uncountable
118
342860
2736
de transformar lo abstracto e incontable
05:45
into something that can be seen, felt and directly reconnected
119
345620
4016
en algo que se puede ver, sentir y reconectar
05:49
to our lives and to our behaviors,
120
349660
2296
a nuestras vidas y comportamientos,
05:51
something that is hard to achieve
121
351980
1856
algo difícil de lograr
05:53
if we let the obsession for the numbers and the technology around them
122
353860
3896
si dejamos que la obsesión por los números y la tecnología que los rodea,
05:57
lead us in the process.
123
357780
1280
nos dirija en el proceso.
06:00
But we can do even more to connect data to the stories they represent.
124
360420
4896
Pero podemos hacer aún más para relacionar los datos y las historias que representan.
06:05
We can remove technology completely.
125
365340
2656
Podemos prescindir de la tecnología completamente.
06:08
A few years ago, I met this other woman,
126
368020
2256
Hace un par de años conocí a esta mujer,
06:10
Stefanie Posavec --
127
370300
1376
Stefanie Posavec, una diseñadora de Londres
06:11
a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data.
128
371700
5816
con quien comparto la pasión y obsesión por los datos.
06:17
We didn't know each other,
129
377540
1336
No nos conocíamos
06:18
but we decided to run a very radical experiment,
130
378900
3256
pero decidimos realizar un experimento muy radical,
06:22
starting a communication using only data,
131
382180
2536
comenzamos una comunicación usando solo datos,
06:24
no other language,
132
384740
1336
ningún otro lenguaje,
06:26
and we opted for using no technology whatsoever to share our data.
133
386100
4616
y optamos por no usar la tecnología para compartir nuestros datos.
06:30
In fact, our only means of communication
134
390740
2896
De hecho, nuestro único medio de comunicación
06:33
would be through the old-fashioned post office.
135
393660
2856
fue el anticuado correo postal.
06:36
For "Dear Data," every week for one year,
136
396540
2456
Para «Queridos datos», cada semana durante un año,
06:39
we used our personal data to get to know each other --
137
399020
3456
usamos nuestros datos personales para conocernos mútuamente,
06:42
personal data around weekly shared mundane topics,
138
402500
3656
datos personales semanales sobre temas triviales,
06:46
from our feelings
139
406180
1216
nuestros sentimientos,
06:47
to the interactions with our partners,
140
407420
1856
la interacción con nuestra pareja,
06:49
from the compliments we received to the sounds of our surroundings.
141
409300
3160
los cumplidos que recibíamos y los sonidos de nuestro entorno.
06:53
Personal information that we would then manually hand draw
142
413300
3536
Escribíamos a mano estos datos personales
06:56
on a postcard-size sheet of paper
143
416860
2496
en una hoja del tamaño de una postal
06:59
that we would every week send from London to New York,
144
419380
2936
y la enviábamos semanalmente de Londres a Nueva York,
07:02
where I live,
145
422340
1256
donde vivo,
07:03
and from New York to London, where she lives.
146
423620
2200
y de Nueva York a Londres, donde ella vive.
07:06
The front of the postcard is the data drawing,
147
426300
3696
Los dibujos de los datos iban en la parte frontal de la postal
07:10
and the back of the card
148
430020
1296
y en la parte trasera
07:11
contains the address of the other person, of course,
149
431340
2429
la dirección de la otra persona, claro,
07:13
and the legend for how to interpret our drawing.
150
433793
2640
y la leyenda de cómo interpretar nuestro dibujo.
07:17
The very first week into the project,
151
437460
2016
La primera semana de este proyecto,
07:19
we actually chose a pretty cold and impersonal topic.
152
439500
3056
elegimos un tema un poco frío e impersonal
07:22
How many times do we check the time in a week?
153
442580
3200
"¿Cuántas veces consultamos la hora en una semana?"
07:26
So here is the front of my card,
154
446540
1936
Esta es la parte frontal de mi postal,
07:28
and you can see that every little symbol
155
448500
1976
como podrán ver, los símbolos pequeños
07:30
represents all of the times that I checked the time,
156
450500
3416
representan todas las veces que consulté la hora,
07:33
positioned for days and different hours chronologically --
157
453940
3376
organizados por día y hora cronológicamente,
07:37
nothing really complicated here.
158
457340
2040
nada realmente complejo aquí.
07:40
But then you see in the legend
159
460020
1576
Pero, como verán en la leyenda,
07:41
how I added anecdotal details about these moments.
160
461620
3456
agregué detalles anecdóticos acerca de esos momentos.
07:45
In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time --
161
465100
4576
Los diferentes tipos de símbolos indican el porqué consultaba la hora,
07:49
what was I doing?
162
469700
1216
¿qué hacía?
07:50
Was I bored? Was I hungry?
163
470940
1696
¿estaba aburrida? ¿tenía hambre?
07:52
Was I late?
164
472660
1216
¿se me hacía tarde?
07:53
Did I check it on purpose or just casually glance at the clock?
165
473900
3216
¿consulté la hora a propósito o por casualidad miré el reloj?
07:57
And this is the key part --
166
477140
2256
Y lo más importante,
07:59
representing the details of my days and my personality
167
479420
3696
representé los detalles de mis días y personalidad
08:03
through my data collection.
168
483140
1936
en mi recopilación de datos.
08:05
Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example,
169
485100
4696
Los datos me sirvieron como lupa o filtro para descubrir y demostrar, por ejemplo,
08:09
my never-ending anxiety for being late,
170
489820
2176
mi eterna preocupación por llegar tarde,
08:12
even though I'm absolutely always on time.
171
492020
2200
aunque nunca jamás llego tarde.
08:16
Stefanie and I spent one year collecting our data manually
172
496020
4096
Stefanie y yo recolectamos nuestros datos manualmente por un año
08:20
to force us to focus on the nuances that computers cannot gather --
173
500140
4496
a fin de concentrarnos en los detalles que las computadoras pasan por alto
08:24
or at least not yet --
174
504660
1536
—al menos hasta ahora.
08:26
using data also to explore our minds and the words we use,
175
506220
3496
También usamos los datos para estudiar nuestra mente y nuestras palabras,
08:29
and not only our activities.
176
509740
1936
no solo nuestras actividades.
08:31
Like at week number three,
177
511700
1416
Más o menos en la semana tres
08:33
where we tracked the "thank yous" we said and were received,
178
513140
3816
monitoreamos los «gracias» que decíamos y recibíamos,
08:36
and when I realized that I thank mostly people that I don't know.
179
516980
4656
descubrí que tiendo a agradecerle más a la gente que no conozco.
08:41
Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters,
180
521660
4336
Al parecer, le agradezco compulsivamente a las meseras y meseros,
08:46
but I definitely don't thank enough the people who are close to me.
181
526020
3160
pero no le agradezco lo suficiente a la gente cercana a mí.
08:50
Over one year,
182
530820
1256
Después de un año,
08:52
the process of actively noticing and counting these types of actions
183
532100
4496
el hacer conscientes y enumerar este tipo de acciones
08:56
became a ritual.
184
536620
1296
se volvió un ritual.
08:57
It actually changed ourselves.
185
537940
2056
Realmente cambió algo en nosotras.
09:00
We became much more in tune with ourselves,
186
540020
2696
Entramos en una mejor sintonía con nosotras mismas,
09:02
much more aware of our behaviors and our surroundings.
187
542740
3120
estábamos más conscientes de nuestro comportamiento y entorno.
09:06
Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level
188
546500
2976
Ese año, Stefanie y yo establecimos una conexión muy profunda
09:09
through our shared data diary,
189
549500
2016
a través del diario de datos compartido,
09:11
but we could do this only because we put ourselves in these numbers,
190
551540
4296
pero lo logramos porque nos depositamos en estos números
09:15
adding the contexts of our very personal stories to them.
191
555860
3976
añadiéndoles los contextos de nuestras historias personales.
09:19
It was the only way to make them truly meaningful
192
559860
2456
Solo así logramos que fueran significativos
09:22
and representative of ourselves.
193
562340
2200
y que en verdad nos representaran.
09:26
I am not asking you to start drawing your personal data,
194
566300
3096
No les estoy pidiendo que empiecen a dibujar sus datos personales,
09:29
or to find a pen pal across the ocean.
195
569420
2856
o que se envíen postales con un amigo al otro lado del mundo.
09:32
But I'm asking you to consider data --
196
572300
2576
Lo que les pido es que vean los datos
09:34
all kind of data --
197
574900
1456
—todo tipo de datos—
09:36
as the beginning of the conversation
198
576380
1776
como el inicio de una conversación
09:38
and not the end.
199
578180
1200
y no como el final.
09:39
Because data alone will never give us a solution.
200
579900
3176
Porque los datos en sí nunca nos darán una solución.
09:43
And this is why data failed us so badly --
201
583100
2696
Por eso los datos nos fallaron tanto,
09:45
because we failed to include the right amount of context
202
585820
3376
porque fallamos al no incluir contexto suficiente
09:49
to represent reality --
203
589220
1456
que representara a la realidad,
09:50
a nuanced, complicated and intricate reality.
204
590700
3200
una realidad compleja, intrincada y llena de matices.
09:54
We kept looking at these two numbers,
205
594780
2456
Seguimos viendo estos dos números,
09:57
obsessing with them
206
597260
1496
nos obsesionamos con ellos
09:58
and pretending that our world could be reduced
207
598780
2496
y pensamos que nuestro mundo podía ser reducido
10:01
to a couple digits and a horse race,
208
601300
2336
a dos porcentajes y un enfrentamiento,
10:03
while the real stories,
209
603660
1256
entretanto, las historias reales que en verdad importaban,
10:04
the ones that really mattered,
210
604940
1456
10:06
were somewhere else.
211
606420
1416
las hicimos a un lado.
10:07
What we missed looking at these stories only through models and algorithms
212
607860
4416
El ver estas historias a través de modelos y algoritmos hizo que nos perdiéramos
10:12
is what I call "data humanism."
213
612300
2520
de lo que llamo «humanismo de datos».
10:15
In the Renaissance humanism,
214
615380
2016
En el humanismo del Renacimiento,
10:17
European intellectuals
215
617420
1616
los intelectuales europeos situaron la naturaleza humana,
10:19
placed the human nature instead of God at the center of their view of the world.
216
619060
4920
en lugar de Dios, en el centro de su visión del mundo.
10:24
I believe something similar needs to happen
217
624620
2216
Creo que algo similar debe pasar
10:26
with the universe of data.
218
626860
1776
con el universo de los datos.
10:28
Now data are apparently treated like a God --
219
628660
2976
Aparentemente, hoy se cree que los datos son como Dios,
10:31
keeper of infallible truth for our present and our future.
220
631660
3280
que contienen una verdad infalible sobre nuestro presente y futuro.
10:35
The experiences that I shared with you today
221
635660
2896
Las experiencias que compartí hoy con Uds., me enseñaron
10:38
taught me that to make data faithfully representative of our human nature
222
638580
5016
que para hacer que los datos representen fielmente la naturaleza humana
10:43
and to make sure they will not mislead us anymore,
223
643620
3416
y para asegurarnos de que no nos desorienten más,
10:47
we need to start designing ways to include empathy, imperfection
224
647060
3696
se necesita comenzar a diseñar maneras de incluir la empatía, la imperfección
10:50
and human qualities
225
650780
1576
y las cualidades humanas
10:52
in how we collect, process, analyze and display them.
226
652380
3720
en la recolección, procesamiento, análisis y visualización de datos.
10:57
I do see a place where, ultimately,
227
657100
2976
En definitiva, sí veo un momento
11:00
instead of using data only to become more efficient,
228
660100
3336
donde en vez de usar datos solo para ser más eficientes,
11:03
we will all use data to become more humane.
229
663460
2800
todos usaremos los datos para ser más humanos.
11:06
Thank you.
230
666700
1216
Gracias.
11:07
(Applause)
231
667940
4441
(Aplausos)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7