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

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TED


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Traduttore: Cristina Reynaud Revisore: Chiara Polesinanti
00:12
Some years ago,
0
12910
1273
Qualche anno fa,
00:14
I was on an airplane with my son who was just five years old at the time.
1
14207
4912
ero su un aereo con mio figlio che all'epoca aveva cinque anni.
00:20
My son was so excited about being on this airplane with Mommy.
2
20245
5095
Mio figlio era felicissimo di essere su un aereo con la sua mamma.
00:25
He's looking all around and he's checking things out
3
25364
2940
Si guardava intorno, osservava le cose che vedeva,
00:28
and he's checking people out.
4
28328
1836
osservava le persone.
00:30
And he sees this man, and he says,
5
30188
1630
Vide un uomo e disse:
00:31
"Hey! That guy looks like Daddy!"
6
31842
2861
"Ehi! Quel signore è uguale a papà!"
00:35
And I look at the man,
7
35882
1920
Io guardai il signore,
00:37
and he didn't look anything at all like my husband,
8
37826
3730
non assomigliava affatto a mio marito,
00:41
nothing at all.
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41580
1369
proprio per niente.
00:43
And so then I start looking around on the plane,
10
43461
2336
Allora mi guardai intorno nell'aereo,
00:45
and I notice this man was the only black guy on the plane.
11
45821
5885
e notai che questo signore era l'unico uomo nero a bordo.
00:52
And I thought,
12
52874
1412
E pensai:
00:54
"Alright.
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54310
1194
"Bene.
00:56
I'm going to have to have a little talk with my son
14
56369
2525
Dovrò fare un bel discorso a mio figlio
00:58
about how not all black people look alike."
15
58918
2929
sul fatto che le persone di colore non sono tutte uguali".
01:01
My son, he lifts his head up, and he says to me,
16
61871
4377
Mio figlio alzò lo sguardo e mi disse:
01:08
"I hope he doesn't rob the plane."
17
68246
2371
"Spero che non rapini l'aereo".
01:11
And I said, "What? What did you say?"
18
71359
2515
E io risposi: "Cos'hai detto?"
01:13
And he says, "Well, I hope that man doesn't rob the plane."
19
73898
3428
Lui ripetè: "Spero che non rapini l'aereo".
01:19
And I said, "Well, why would you say that?
20
79200
2752
E io dissi: "Perché dici così?
01:22
You know Daddy wouldn't rob a plane."
21
82486
2663
Lo sai che papà non rapinerebbe un aereo".
01:25
And he says, "Yeah, yeah, yeah, well, I know."
22
85173
2312
Lui disse: "Sì certo, lo so".
01:28
And I said, "Well, why would you say that?"
23
88179
2127
E io: "Allora perché l'hai detto?"
01:32
And he looked at me with this really sad face,
24
92346
2957
Lui mi guardò con una faccia triste,
01:36
and he says,
25
96168
1254
e mi disse:
01:38
"I don't know why I said that.
26
98890
2106
"Non so perché l'ho detto.
01:42
I don't know why I was thinking that."
27
102600
2358
Non so perché l'ho pensato".
01:45
We are living with such severe racial stratification
28
105724
3518
Viviamo con una stratificazione razziale così rigida
01:49
that even a five-year-old can tell us what's supposed to happen next,
29
109266
5060
che perfino un bambino di cinque anni può dirci cosa si suppone accadrà,
01:55
even with no evildoer,
30
115990
2107
anche se non ci sono malfattori,
01:58
even with no explicit hatred.
31
118121
2579
anche se non c'è un'esplicita ostilità.
02:02
This association between blackness and crime
32
122184
3913
L'associazione tra essere nero e crimine
02:06
made its way into the mind of my five-year-old.
33
126121
4334
è arrivata fino alla mente del mio bambino di cinque anni.
02:11
It makes its way into all of our children,
34
131787
3263
Arriva a tutti i nostri bambini,
02:16
into all of us.
35
136201
1391
a tutti noi.
02:18
Our minds are shaped by the racial disparities
36
138793
3524
Le nostre menti sono plasmate dalle disparità razziali
02:22
we see out in the world
37
142341
1592
che vediamo nel mondo
02:24
and the narratives that help us to make sense of the disparities we see:
38
144752
5341
e dai racconti che ci aiutano a dare un senso a quelle disparità:
02:31
"Those people are criminal."
39
151637
2526
"Quelle persone sono criminali".
02:34
"Those people are violent."
40
154187
1925
"Quelle persone sono violente".
02:36
"Those people are to be feared."
41
156136
2965
"Quelle persone devono essere temute".
02:39
When my research team brought people into our lab
42
159814
3191
In una ricerca fatta nel nostro laboratorio
02:43
and exposed them to faces,
43
163029
2283
abbiamo mostrato dei volti a delle persone
02:45
we found that exposure to black faces led them to see blurry images of guns
44
165336
7000
e abbiamo notato che dopo aver visto volti neri
vedevano immagini sfocate di pistole con maggiore nitidezza e velocità.
02:52
with greater clarity and speed.
45
172360
3256
02:55
Bias cannot only control what we see,
46
175640
3354
Il pregiudizio non controlla solo ciò che vediamo,
02:59
but where we look.
47
179018
1648
ma anche dove guardiamo.
03:00
We found that prompting people to think of violent crime
48
180690
3444
Si è notato che indurre le persone a pensare a crimini violenti
03:04
can lead them to direct their eyes onto a black face
49
184158
4296
può portare il loro sguardo verso i volti neri
03:08
and away from a white face.
50
188478
2130
e lontano da quelli bianchi.
03:10
Prompting police officers to think of capturing and shooting
51
190632
3842
Anche indurre dei poliziotti a pensare a una cattura, a una sparatoria
03:14
and arresting
52
194498
1229
e a un arresto
03:15
leads their eyes to settle on black faces, too.
53
195751
3859
li porta a volgere lo sguardo verso i volti neri.
03:19
Bias can infect every aspect of our criminal justice system.
54
199634
5066
Il pregiudizio può infettare ogni aspetto del sistema di giustizia penale.
03:25
In a large data set of death-eligible defendants,
55
205100
2931
Studiando un archivio di imputati che rischiavano la pena di morte,
03:28
we found that looking more black more than doubled their chances
56
208055
4357
abbiamo scoperto che l'essere nero aumentava più del doppio la possibilità
03:32
of receiving a death sentence --
57
212436
2057
di ricevere la pena capitale,
03:35
at least when their victims were white.
58
215494
2427
almeno quando le vittime erano bianche.
03:37
This effect is significant,
59
217945
1438
Il risultato è significativo,
03:39
even though we controlled for the severity of the crime
60
219407
3301
anche tenendo conto della gravità del crimine
03:42
and the defendant's attractiveness.
61
222732
2281
e dell'aspetto fisico dell'imputato.
03:45
And no matter what we controlled for,
62
225037
2649
E qualsiasi aspetto controllassimo,
03:47
we found that black people were punished
63
227710
3345
abbiamo scoperto che le persone di colore venivano punite
03:51
in proportion to the blackness of their physical features:
64
231079
4325
in proporzione a quanto nera fosse la loro pelle:
03:55
the more black,
65
235428
1881
più nero,
03:57
the more death-worthy.
66
237333
1753
più degno di morire.
03:59
Bias can also influence how teachers discipline students.
67
239110
4209
Il pregiudizio può anche influenzare
come gli insegnanti puniscono gli studenti.
04:03
My colleagues and I have found that teachers express a desire
68
243781
4407
Io e miei colleghi abbiamo scoperto
che gli insegnanti tendono a punire uno studente nero in modo più duro
04:08
to discipline a black middle school student more harshly
69
248212
3566
04:11
than a white student
70
251802
1168
rispetto a uno bianco
04:12
for the same repeated infractions.
71
252994
2576
per le stesse infrazioni.
04:15
In a recent study,
72
255594
1294
Da uno studio recente,
04:16
we're finding that teachers treat black students as a group
73
256912
4358
emerge che gli studenti neri vengono trattati come un gruppo
04:21
but white students as individuals.
74
261294
2431
mentre quelli bianchi come individui.
04:24
If, for example, one black student misbehaves
75
264126
3599
Per esempio, se uno studente nero si comporta male
04:27
and then a different black student misbehaves a few days later,
76
267749
4785
e qualche giorno dopo un altro studente nero si comporta male,
04:32
the teacher responds to that second black student
77
272558
3228
l'insegnante risponde al secondo studente
04:35
as if he had misbehaved twice.
78
275810
2625
come se si fosse comportato male due volte.
04:38
It's as though the sins of one child
79
278952
2811
È come se le colpe di un bambino
04:41
get piled onto the other.
80
281787
2176
si sommassero a quelle di un altro.
04:43
We create categories to make sense of the world,
81
283987
3294
Creiamo categorie per trovare un senso al mondo,
04:47
to assert some control and coherence
82
287305
4483
per dare coerenza agli stimoli con cui siamo bombardati di continuo.
04:51
to the stimuli that we're constantly being bombarded with.
83
291812
4090
04:55
Categorization and the bias that it seeds
84
295926
3968
La categorizzazione e il pregiudizio che ne deriva
04:59
allow our brains to make judgments more quickly and efficiently,
85
299918
5022
permettono al nostro cervello di giudicare in modo veloce ed efficiente.
05:04
and we do this by instinctively relying on patterns
86
304964
3402
Questo perché ci affidiamo istintivamente a degli schemi
05:08
that seem predictable.
87
308390
1669
che sembrano prevedibili.
05:10
Yet, just as the categories we create allow us to make quick decisions,
88
310083
5943
Ma mentre le categorie che creiamo ci aiutano a prendere decisioni rapide,
05:16
they also reinforce bias.
89
316050
2502
rinforzano anche il pregiudizio.
05:18
So the very things that help us to see the world
90
318576
3392
Quindi proprio gli strumenti che ci aiutano a vedere il mondo
05:23
also can blind us to it.
91
323104
1980
possono anche renderci ciechi.
05:25
They render our choices effortless,
92
325509
2778
Rendono le nostre scelte più semplici,
05:28
friction-free.
93
328311
1369
prive di resistenze.
05:30
Yet they exact a heavy toll.
94
330956
2445
Eppure comportano pesanti conseguenze.
05:34
So what can we do?
95
334158
1411
Quindi cosa possiamo fare?
05:36
We are all vulnerable to bias,
96
336507
2491
Siamo tutti vulnerabili ai pregiudizi,
05:39
but we don't act on bias all the time.
97
339022
2680
ma non agiamo sempre in base ai pregiudizi.
05:41
There are certain conditions that can bring bias alive
98
341726
3644
Ci sono situazioni che fanno emergere i pregiudizi
05:45
and other conditions that can muffle it.
99
345394
2533
e altre che li smorzano.
05:47
Let me give you an example.
100
347951
1847
Vi faccio un esempio.
05:50
Many people are familiar with the tech company Nextdoor.
101
350663
4560
Molti conoscono l'azienda tecnologica Nextdoor.
05:56
So, their whole purpose is to create stronger, healthier, safer neighborhoods.
102
356073
6453
Il suo obiettivo è creare quartieri più forti, sani e sicuri.
06:03
And so they offer this online space
103
363468
2921
Offre uno spazio online
06:06
where neighbors can gather and share information.
104
366413
3149
dove persone dello stesso quartiere dialogano e scambiano notizie.
06:09
Yet, Nextdoor soon found that they had a problem
105
369586
4126
Nextdoor ha subito notato di avere un problema
06:13
with racial profiling.
106
373736
1668
con la profilazione razziale.
06:16
In the typical case,
107
376012
1967
Nel caso tipico,
06:18
people would look outside their window
108
378003
2396
le persone guardavano fuori dalla finestra
06:20
and see a black man in their otherwise white neighborhood
109
380423
4049
e vedendo un uomo nero nel loro quartiere di gente bianca
06:24
and make the snap judgment that he was up to no good,
110
384496
4715
supponevano subito che avesse cattive intenzioni,
06:29
even when there was no evidence of criminal wrongdoing.
111
389235
3351
anche senza evidenza di atti criminali.
06:32
In many ways, how we behave online
112
392610
2934
Spesso il modo in cui ci comportiamo online
06:35
is a reflection of how we behave in the world.
113
395568
3114
riflette il modo in cui ci comportiamo nel mondo.
06:39
But what we don't want to do is create an easy-to-use system
114
399117
3945
Ma non vogliamo creare un sistema semplice
06:43
that can amplify bias and deepen racial disparities,
115
403086
4163
che amplifichi i pregiudizi e intensifichi le disparità razziali,
06:48
rather than dismantling them.
116
408129
2266
invece che eliminarli.
06:50
So the cofounder of Nextdoor reached out to me and to others
117
410863
3429
Quindi il cofondatore di Nextdoor ha contattato me e altre persone
06:54
to try to figure out what to do.
118
414316
2131
per capire cosa fare.
06:56
And they realized that to curb racial profiling on the platform,
119
416471
3946
E ha capito che per diminuire la profilazione razziale sulla piattaforma
07:00
they were going to have to add friction;
120
420441
1922
dovevano aggiungere un elemento frenante,
07:02
that is, they were going to have to slow people down.
121
422387
2658
dovevano mettere un freno alle persone.
07:05
So Nextdoor had a choice to make,
122
425069
2195
Nextdoor aveva una scelta da fare,
07:07
and against every impulse,
123
427288
2478
e contro ogni impulso,
07:09
they decided to add friction.
124
429790
2116
ha deciso di aggiungere un elemento frenante.
07:12
And they did this by adding a simple checklist.
125
432397
3440
E l'ha fatto aggiungendo una semplice lista,
07:15
There were three items on it.
126
435861
1670
con tre domande.
07:18
First, they asked users to pause
127
438111
2941
Prima di tutto ha chiesto agli utenti di fermarsi a pensare:
07:21
and think, "What was this person doing that made him suspicious?"
128
441076
5117
"Cos'ha fatto di sospetto questa persona?"
07:26
The category "black man" is not grounds for suspicion.
129
446876
4533
La categoria "uomo nero" non è motivo di sospetto.
07:31
Second, they asked users to describe the person's physical features,
130
451433
5139
Poi, ha chiesto di descrivere i tratti fisici della persona,
07:36
not simply their race and gender.
131
456596
2435
non semplicemente la razza e il sesso.
07:39
Third, they realized that a lot of people
132
459642
3383
Infine, hanno notato
che molti non sembravano sapere cosa fosse la profilazione razziale,
07:43
didn't seem to know what racial profiling was,
133
463049
2928
07:46
nor that they were engaging in it.
134
466001
1959
né che vi stavano partecipando.
07:48
So Nextdoor provided them with a definition
135
468462
3194
Quindi Nextdoor ha dato loro una definizione
07:51
and told them that it was strictly prohibited.
136
471680
2902
aggiungendo che era severamente proibito.
07:55
Most of you have seen those signs in airports
137
475071
2612
Molti di voi avranno visto quel cartello negli aeroporti
07:57
and in metro stations, "If you see something, say something."
138
477707
3702
e nelle stazioni metro: "Se vedi qualcosa, dì qualcosa".
08:01
Nextdoor tried modifying this.
139
481928
2814
Nextdoor ha provato a modificarlo:
08:05
"If you see something suspicious,
140
485584
2572
"Se vedi qualcosa di sospetto,
08:08
say something specific."
141
488180
2073
dì qualcosa di specifico".
08:11
And using this strategy, by simply slowing people down,
142
491491
4446
E usando questa strategia, mettendo un freno alle persone,
08:15
Nextdoor was able to curb racial profiling by 75 percent.
143
495961
5691
Nexdoor è riuscita a ridurre la profilazione razziale del 75%.
08:22
Now, people often will say to me,
144
502496
2090
Spesso mi è stato detto:
08:24
"You can't add friction in every situation, in every context,
145
504610
4713
"Non puoi aggiungere un elemento frenante in ogni situazione o contesto,
08:29
and especially for people who make split-second decisions all the time."
146
509347
4646
soprattutto per chi prende decisioni rapide di continuo".
08:34
But it turns out we can add friction
147
514730
2563
Ma in realtà possiamo aggiungere un elemento frenante
08:37
to more situations than we think.
148
517317
2276
più spesso di quanto pensiamo.
08:40
Working with the Oakland Police Department
149
520031
2074
Lavorando con la Polizia di Oakland
08:42
in California,
150
522129
1417
in California,
08:43
I and a number of my colleagues were able to help the department
151
523570
3856
io e dei miei colleghi siamo riusciti ad aiutare il dipartimento
08:47
to reduce the number of stops they made
152
527450
2671
a ridurre il numero di fermi
di persone che non avevano commesso alcun crimine grave.
08:50
of people who were not committing any serious crimes.
153
530145
3600
08:53
And we did this by pushing officers
154
533769
2365
Siamo riusciti a farlo spingendo i poliziotti
08:56
to ask themselves a question before each and every stop they made:
155
536158
4443
a farsi una domanda prima di ogni fermo:
09:01
"Is this stop intelligence-led,
156
541451
3015
"Questo fermo è motivato,
09:04
yes or no?"
157
544490
1451
sì o no?"
09:07
In other words,
158
547353
1396
In altre parole,
09:09
do I have prior information to tie this particular person
159
549621
4484
ho abbastanza informazioni per associare questa persona
09:14
to a specific crime?
160
554129
1601
a un crimine ben preciso?
09:16
By adding that question
161
556587
1458
Aggiungendo questa domanda
09:18
to the form officers complete during a stop,
162
558069
3079
alla scheda che completano quando fermano qualcuno,
09:21
they slow down, they pause,
163
561172
1809
rallentano, si fermano un momento,
09:23
they think, "Why am I considering pulling this person over?"
164
563005
4220
e pensano: "Perché sto fermando questa persona?"
09:28
In 2017, before we added that intelligence-led question to the form,
165
568721
5561
Nel 2017, prima di aver aggiunto questa domanda alla scheda,
09:35
officers made about 32,000 stops across the city.
166
575655
3946
la polizia ha effettuato circa 32.000 fermi in tutta la città.
09:39
In that next year, with the addition of this question,
167
579625
4115
L'anno successivo, con l'aggiunta di questa domanda,
09:43
that fell to 19,000 stops.
168
583764
2444
sono scesi a 19.000 casi.
09:46
African-American stops alone fell by 43 percent.
169
586232
4961
Il numero di afroamericani fermati è sceso del 43%.
09:51
And stopping fewer black people did not make the city any more dangerous.
170
591905
4438
E fermare meno gente di colore non ha reso la città più pericolosa.
09:56
In fact, the crime rate continued to fall,
171
596367
2734
In realtà, il tasso di criminalità è diminuito,
09:59
and the city became safer for everybody.
172
599125
3337
e la città è diventata più sicura per tutti.
10:02
So one solution can come from reducing the number of unnecessary stops.
173
602486
5355
Una soluzione può essere ridurre il numero di fermi ingiustificati.
10:08
Another can come from improving the quality of the stops
174
608285
4270
Un'altra può essere migliorare la qualità
10:12
officers do make.
175
612579
1305
di queste operazioni.
10:14
And technology can help us here.
176
614512
2596
E in questo la tecnologia più aiutarci.
10:17
We all know about George Floyd's death,
177
617132
2415
Sappiamo tutti della morte di George Floyd,
10:20
because those who tried to come to his aid held cell phone cameras
178
620499
4772
perché chi ha provato ad aiutarlo ha fatto un video con il cellulare
10:25
to record that horrific, fatal encounter with the police.
179
625295
5431
di quel terribile e fatale incontro con la polizia.
10:30
But we have all sorts of technology that we're not putting to good use.
180
630750
5031
Ma ci sono diverse tecnologie che non sfruttiamo nel modo giusto.
10:35
Police departments across the country
181
635805
2503
Nei dipartimenti di polizia di tutto il paese
10:38
are now required to wear body-worn cameras
182
638332
3553
sono ora tenuti a tenere addosso delle telecamere
10:41
so we have recordings of not only the most extreme and horrific encounters
183
641909
5930
quindi non abbiamo solo registrazioni degli incontri più estremi e terrificanti
10:47
but of everyday interactions.
184
647863
2754
ma anche delle interazioni di tutti i giorni.
10:50
With an interdisciplinary team at Stanford,
185
650641
2777
Con un team interdisciplinare dell'Università di Stanford,
10:53
we've begun to use machine learning techniques
186
653442
2687
abbiamo usato tecniche di apprendimento automatico
10:56
to analyze large numbers of encounters.
187
656153
3367
per analizzare un gran numero di incontri.
10:59
This is to better understand what happens in routine traffic stops.
188
659544
4611
Questo per capire meglio cosa succede quando qualcuno viene fermato.
11:04
What we found was that
189
664179
2155
Abbiamo scoperto
11:06
even when police officers are behaving professionally,
190
666358
3662
che anche quando i poliziotti si comportano in modo professionale,
11:10
they speak to black drivers less respectfully than white drivers.
191
670860
4462
si rivolgono meno rispettosamente agli autisti neri che a quelli bianchi.
11:16
In fact, from the words officers use alone,
192
676052
4075
Solo dalle parole usate dai poliziotti,
11:20
we could predict whether they were talking to a black driver or a white driver.
193
680151
5162
potevamo intuire se stavano parlando a un autista nero o bianco.
11:25
The problem is that the vast majority of the footage from these cameras
194
685337
5762
Il problema è che la maggior parte dei video di queste telecamere
11:31
is not used by police departments
195
691123
2087
non viene usata dai dipartimenti di polizia
11:33
to understand what's going on on the street
196
693234
2276
per capire cosa succede sulla strada
11:35
or to train officers.
197
695534
2243
o per formare i poliziotti.
11:38
And that's a shame.
198
698554
1458
E questa è una vergogna.
11:40
How does a routine stop turn into a deadly encounter?
199
700796
4789
Come può un'operazione di routine trasformarsi in un incontro mortale?
11:45
How did this happen in George Floyd's case?
200
705609
2670
Com'è potuto succedere nel caso di George Floyd?
11:49
How did it happen in others?
201
709588
2082
Com'è potuto succedere in altri casi?
11:51
When my eldest son was 16 years old,
202
711694
3396
A 16 anni, mio figlio maggiore
11:55
he discovered that when white people look at him,
203
715114
3139
ha scoperto che quando i bianchi lo guardano, provano paura.
11:58
they feel fear.
204
718277
1561
12:01
Elevators are the worst, he said.
205
721123
2661
Il peggio sono gli ascensori, diceva.
12:04
When those doors close,
206
724313
2331
Quando quelle porte si chiudono,
12:06
people are trapped in this tiny space
207
726668
3083
la gente si trova in trappola in uno spazio ristretto
12:09
with someone they have been taught to associate with danger.
208
729775
4467
con qualcuno che hanno imparato ad associare al pericolo.
12:14
My son senses their discomfort,
209
734744
3220
Mio figlio sente il loro disagio,
12:17
and he smiles to put them at ease,
210
737988
3157
sorride per metterli a proprio agio,
12:21
to calm their fears.
211
741169
1769
per calmare le loro paure.
12:23
When he speaks,
212
743351
1945
Quando parla,
12:25
their bodies relax.
213
745320
1683
i loro corpi si rilassano.
12:27
They breathe easier.
214
747442
1903
Respirano più facilmente.
12:29
They take pleasure in his cadence,
215
749369
2531
Apprezzano la sua cadenza,
12:31
his diction, his word choice.
216
751924
2317
la sua dizione, la scelta delle parole.
12:34
He sounds like one of them.
217
754986
1843
Sembra uno di loro.
12:36
I used to think that my son was a natural extrovert like his father.
218
756853
4730
Prima pensavo che mio figlio fosse un estroverso come suo padre.
12:41
But I realized at that moment, in that conversation,
219
761607
3550
Ma ho capito in quel momento, in quella conversazione,
12:46
that his smile was not a sign that he wanted to connect
220
766143
5078
che il suo sorriso non era un desiderio di socializzare
12:51
with would-be strangers.
221
771245
1964
con presunti sconosciuti.
12:53
It was a talisman he used to protect himself,
222
773920
3652
Era un talismano che usava per proteggersi,
12:57
a survival skill he had honed over thousands of elevator rides.
223
777596
6219
una capacità di sopravvivenza affinata nei ripetuti viaggi in ascensore.
13:04
He was learning to accommodate the tension that his skin color generated
224
784387
5171
Ha imparato ad attenuare la tensione generata dal colore della sua pelle
13:11
and that put his own life at risk.
225
791026
2667
e che metteva a rischio la sua vita.
13:14
We know that the brain is wired for bias,
226
794619
3783
Sappiamo che il nostro cervello è predisposto al pregiudizio,
13:18
and one way to interrupt that bias is to pause and to reflect
227
798426
4465
e un modo per contrastarlo è fermarsi e riflettere
13:22
on the evidence of our assumptions.
228
802915
2305
sull'evidenza delle nostre supposizioni.
13:25
So we need to ask ourselves:
229
805244
1755
Quindi dobbiamo chiederci:
13:27
What assumptions do we bring when we step onto an elevator?
230
807023
4665
Quali supposizioni facciamo quando saliamo su un ascensore?
13:33
Or an airplane?
231
813776
1311
O su un aereo?
13:35
How do we make ourselves aware of our own unconscious bias?
232
815532
4599
Come ci rendiamo conto del nostro pregiudizio inconscio?
13:40
Who do those assumptions keep safe?
233
820155
2351
Chi proteggono queste supposizioni?
13:44
Who do they put at risk?
234
824615
1932
Chi mettono a rischio?
13:47
Until we ask these questions
235
827649
2354
Finché non ci facciamo queste domande
13:50
and insist that our schools and our courts and our police departments
236
830978
4624
insistendo che le scuole, i tribunali, i dipartimenti di polizia
13:55
and every institution do the same,
237
835626
2542
e tutte le istituzioni facciano lo stesso,
13:59
we will continue to allow bias
238
839835
3829
continueremo a permettere che il pregiudizio ci accechi.
14:03
to blind us.
239
843688
1278
14:05
And if we do,
240
845348
1409
E se lo facciamo,
14:08
none of us are truly safe.
241
848066
3208
nessuno di noi è veramente al sicuro.
14:14
Thank you.
242
854103
1308
Grazie.
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