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

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Gustavo Rocha Revisor: Wanderley Jesus
00:12
I used to have this recurring dream
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2061
Eu costumava ter um sonho
00:14
where I'd walk into a roomful of people,
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no qual entrava num salão cheio de gente,
00:18
and I'd try not to make eye contact with anyone.
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18388
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e tentava não fazer contato visual com ninguém.
00:22
Until someone notices me,
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Até que alguém me notava,
00:23
and I just panic.
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e eu entrava em pânico.
00:26
And the person walks up to me,
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E a pessoa se aproximava de mim,
00:28
and says, "Hi, my name is So-and-so.
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2509
e dizia: "Olá, meu nome é fulano.
00:30
And what is your name?"
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Qual é o seu nome?"
00:32
And I'm just quiet, unable to respond.
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3185
E eu ficava quieto, incapaz de responder.
00:37
After some awkward silence, he goes,
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Depois de um silêncio desconfortável, ele dizia:
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"Have you forgotten your name?"
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"Você esqueceu seu nome?"
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And I'm still quiet.
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E eu continuava quieto.
00:44
And then, slowly, all the other people in the room begin to turn toward me
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E lentamente todos no salão começavam a se virar em minha direção
00:48
and ask, almost in unison,
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e perguntavam, quase em uníssono:
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(Voice-over, several voices) "Have you forgotten your name?"
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(Narração, várias vozes) "Você esqueceu seu nome?"
00:56
As the chant gets louder, I want to respond, but I don't.
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À medida que falavam mais alto, eu queria responder, mas não respondia.
01:02
I'm a visual artist.
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Sou um artista visual.
01:04
Some of my work is humorous,
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Parte do meu trabalho é humorístico,
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and some is a bit funny but in a sad way.
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e parte é um pouco engraçado, mas de um modo triste.
01:12
And one thing that I really enjoy doing
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E uma coisa que realmente gosto de fazer
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is making these little animations
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são essas animaçõezinhas
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where I get to do the voice-over for all kinds of characters.
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nas quais posso dublar todos os tipos de personagens.
01:22
I've been a bear.
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Já fui um urso.
01:24
(Video) Bear (Safwat Saleem's voice): Hi.
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(Vídeo) Urso (Voz de Safwat Saleem): Olá.
01:26
(Laughter)
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(Risos)
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Safwat Saleem: I've been a whale.
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Safwat Saleem: Já fui uma baleia.
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(Video) Whale (SS's voice): Hi.
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(Vídeo) Baleia (Voz de SS): Olá.
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(Laughter)
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(Risos)
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SS: I've been a greeting card.
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SS: Já fui um cartão comemorativo.
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(Video) Greeting card (SS's voice): Hi.
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(Vídeo) Cartão comemorativo (Voz de SS): Olá.
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(Laughter)
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(Risos)
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SS: And my personal favorite is Frankenstein's monster.
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SS: E, pessoalmente, meu favorito é o monstro de Frankenstein.
01:40
(Video) Frankenstein's monster (SS's voice): (Grunts)
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(Vídeo) Monstro de Frankenstein (Voz de SS): (Grunhidos)
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(Laughter)
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(Risos)
01:44
SS: I just had to grunt a lot for that one.
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SS: Só tive que grunhir bastante nesse.
01:46
A few years ago, I made this educational video
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Há alguns anos, fiz um vídeo educacional
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about the history of video games.
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sobre a história dos vídeo games.
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And for that one, I got to do the voice of Space Invader.
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E nele pude dublar um Space Invader.
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(Video) Space Invader (SS's voice): Hi.
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(Vídeo) Space Invader (Voz de SS): Olá.
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SS: A dream come true, really,
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SS: A realização de um sonho.
01:59
(Laughter)
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1002
(Risos)
02:00
And when that video was posted online,
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E quando esse vídeo foi publicado,
02:02
I just sat there on the computer, hitting "refresh,"
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sentei à frente do computador, apertando "atualizar",
02:05
excited to see the response.
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animado para ver a reação.
02:07
The first comment comes in.
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O primeiro comentário chega.
02:08
(Video) Comment: Great job.
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(Vídeo) Comentário: Bom trabalho.
02:09
SS: Yes!
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SS: Isso!
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I hit "refresh."
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Aperto "atualizar".
02:12
(Video) Comment: Excellent video. I look forward to the next one.
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(Vídeo) Comentário: Vídeo excelente. Mal posso esperar o próximo.
02:16
SS: This was just the first of a two-part video.
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136115
2496
SS: Era a primeira de duas partes de um vídeo.
02:18
I was going to work on the second one next.
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Eu ia trabalhar no segundo em seguida.
02:20
I hit "refresh."
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Aperto "atualizar".
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(Video) Comment: Where is part TWO? WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
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(Vídeo) Comentário: Cadê a parte DOIS? CADÊÊÊÊÊ? Preciso AGORAAAA! :P
02:25
(Laughter)
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(Risos)
SS: Outras pessoas, não só minha mãe, estavam dizendo coisas legais de mim,
02:27
SS: People other than my mom were saying nice things about me,
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02:30
on the Internet!
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na Internet!
02:31
It felt like I had finally arrived.
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2333
Parecia que eu finalmente tinha chegado.
02:33
I hit "refresh."
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1302
Aperto "atualizar".
02:35
(Video) Comment: His voice is annoying. No offense.
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(Vídeo) Comentário: A voz incomoda. Sem ofensas.
02:37
SS: OK, no offense taken. Refresh.
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SS: OK, não fiquei ofendido. Atualizar.
02:40
(Video) Comment: Could you remake this without peanut butter in your mouth?
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3564
(Vídeo) Comentário: Dá para refazer sem a manteiga de amendoim na boca?
02:44
SS: OK, at least the feedback is somewhat constructive. Hit "refresh."
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4467
SS: OK, pelo menos a resposta é de certa forma construtiva. Atualizar.
02:48
(Video) Comment: Please don't use this narrator again
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2546
(Vídeo) Comentário: Por favor, não use mais esse narrador
02:51
u can barely understand him.
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1362
mal dá para entendê-lo.
02:52
SS: Refresh.
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172584
1151
SS: Atualizar.
02:53
(Video) Comment: Couldn't follow because of the Indian accent.
65
173759
2980
(Vídeo) Comentário: Não consegui acompanhar pelo sotaque indiano.
02:56
SS: OK, OK, OK, two things.
66
176763
1484
SS: OK, OK, OK, duas coisas.
02:58
Number one, I don't have an Indian accent,
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178271
2072
Número um: não tenho sotaque indiano,
03:00
I have a Pakistani accent, OK?
68
180367
1927
tenho sotaque paquistanês. certo?
03:02
And number two, I clearly have a Pakistani accent.
69
182318
3140
E número dois: óbvio que tenho sotaque paquistanês.
03:05
(Laughter)
70
185482
2021
(Risos)
Mas comentários como esses continuavam chegando,
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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2745
e pensei que deveria simplesmente ignorá-los
03:13
and start working on the second part of the video.
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193051
2589
e começar a trabalhar na segunda parte do vídeo.
03:16
I recorded my audio,
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196104
1530
Gravei o áudio,
03:17
but every time I sat down to edit,
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197658
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mas sempre que eu sentava para editar,
03:20
I just could not do it.
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200681
1673
não conseguia.
03:23
Every single time, it would take me back to my childhood,
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203688
2988
Toda vez me levava de volta à minha infância,
03:26
when I had a much harder time speaking.
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206700
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quando tinha muita dificuldade em falar.
03:29
I've stuttered for as long as I can remember.
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209934
2804
Fui gago desde sempre.
03:34
I was the kid in class
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214285
1277
Eu era o garoto na classe
03:35
who would never raise his hand when he had a question --
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2637
que nunca levantava a mão quando tinha um dúvida
03:38
or knew the answer.
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1174
ou soubesse a resposta.
03:39
Every time the phone rang,
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1315
Sempre que o telefone tocava,
03:40
I would run to the bathroom so I would not have to answer it.
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220784
3635
eu corria para o banheiro para não ter que atender.
03:44
If it was for me, my parents would say I'm not around.
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Se fosse para mim, meus pais diziam que eu não estava.
03:48
I spent a lot of time in the bathroom.
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228140
1930
Eu passava bastante tempo no banheiro.
03:51
And I hated introducing myself,
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2471
E odiava me apresentar,
03:54
especially in groups.
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234216
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especialmente em grupos.
03:55
I'd always stutter on my name, and there was usually someone who'd go,
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235849
3376
Eu sempre gaguejava o meu nome, e normalmente tinha alguém que dizia:
03:59
"Have you forgotten your name?"
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239249
1527
"Você esqueceu seu nome?"
04:00
And then everybody would laugh.
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240800
1577
E todos davam risada.
04:02
That joke never got old.
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242856
2150
Essa piada nunca perdeu a graça.
04:06
(Laughter)
93
246727
2583
(Risos)
04:09
I spent my childhood feeling that if I spoke,
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249635
3807
Por toda minha infância eu sentia que se eu falasse,
04:13
it would become obvious that there was something wrong with me,
95
253466
5155
ficaria óbvio que havia algo errado comigo,
04:18
that I was not normal.
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258645
1497
que eu não era normal.
04:21
So I mostly stayed quiet.
97
261070
1659
Então eu ficava quieto.
04:24
And so you see, eventually for me to even be able to use my voice in my work
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3763
E vejam, para que eu começasse a usar minha voz em meu trabalho
04:27
was a huge step for me.
99
267929
1573
foi um grande passo para mim.
04:29
Every time I record audio,
100
269991
1596
Sempre que eu gravo um áudio,
04:31
I fumble my way through saying each sentence many, many times,
101
271611
3495
me atrapalho e gravo cada sentença várias vezes,
04:35
and then I go back in
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275130
1634
e então eu volto
04:36
and pick the ones where I think I suck the least.
103
276788
3582
e escolho as que acho que ficaram menos piores.
04:42
(Voice-over) SS: Audio editing is like Photoshop for your voice.
104
282997
3079
(Narração) SS: Edição de áudio é como Photosop para sua voz.
04:46
I can slow it down, speed it up, make it deeper, add an echo.
105
286100
3811
Posso desacelerar, acelerar, tornar mais grave, incluir eco.
04:49
And if I stutter along the way, and if I stutter along the way,
106
289935
3747
E se eu gaguejar, e se eu gaguejar,
04:53
I just go back in and fix it.
107
293706
1619
só volto e corrijo.
04:55
It's magic.
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295349
1395
É mágica.
04:56
SS: Using my highly edited voice in my work
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296768
2905
SS: Usando minha voz altamente editada em meu trabalho
04:59
was a way for me to finally sound normal to myself.
110
299697
3555
foi minha maneira de finalmente soar normal para mim mesmo.
05:04
But after the comments on the video,
111
304302
2145
Mas depois dos comentários no vídeo,
05:06
it no longer made me feel normal.
112
306924
2005
já não me fazia mais sentir-me normal.
05:09
And so I stopped using my voice in my work.
113
309897
2373
E assim parei de usar minha voz no meu trabalho.
05:13
Since then, I've thought a lot about what it means to be normal.
114
313984
3766
Desde então, pensei muito sobre o que significa ser normal.
05:19
And I've come to understand
115
319218
2018
E cheguei à compreensão de que "normal" tem
05:21
that "normal" has a lot to do with expectations.
116
321260
3379
muito a ver com expectativas.
05:25
Let me give you an example.
117
325307
1529
Vou dar um exemplo.
05:26
I came across this story
118
326860
1330
Eu me deparei com essa história
05:28
about the Ancient Greek writer, Homer.
119
328214
2266
sobre o escritor da Grécia Antiga Homero.
05:30
Now, Homer mentions very few colors in his writing.
120
330504
3249
Bem, Homero menciona pouquíssimas cores em seus textos.
05:34
And even when he does,
121
334650
1605
E mesmo quando o faz,
05:36
he seems to get them quite a bit wrong.
122
336279
2038
parece que comete vários equívocos.
05:38
For example, the sea is described as wine red,
123
338936
3292
Por exemplo, o mar é descrito como vermelho vinho,
05:42
people's faces are sometimes green and sheep are purple.
124
342252
3547
os rostos das pessoas às vezes são verdes e ovelhas são roxas.
05:46
But it's not just Homer.
125
346838
1375
Mas não é só Homero.
05:48
If you look at all of the ancient literature --
126
348237
2309
Se olharmos em toda a literatura antiga:
05:50
Ancient Chinese, Icelandic, Greek, Indian
127
350570
2200
chinês antigo, islandês, grego, indiano
05:52
and even the original Hebrew Bible --
128
352794
2677
e até mesmo a original bíblia hebraica;
05:55
they all mention very few colors.
129
355495
2576
todos mencionam pouquíssimas cores.
05:58
And the most popular theory for why that might be the case
130
358745
3380
A teoria mais comum para explicar isso é
06:02
is that cultures begin to recognize a color
131
362149
2404
que as culturas começam a reconhecer uma cor
06:04
only once they have the ability to make that color.
132
364577
3085
somente quando têm a capacidade de criar aquela cor.
06:07
So basically, if you can make a color,
133
367686
1850
Então, se você pode criar uma cor
06:09
only then can you see it.
134
369560
1626
só assim você pode vê-la.
06:11
A color like red, which was fairly easy for many cultures to make --
135
371727
3659
Uma cor como o vermelho, relativamente simples de criar para muitas culturas
06:15
they began to see that color fairly early on.
136
375410
2831
eles começaram a ver essa cor bem antes.
06:18
But a color like blue, which was much harder to make --
137
378265
2743
Mas uma cor como o azul, muito mais difícil de criar,
06:21
many cultures didn't begin to learn how to make that color
138
381032
2753
muitas culturas não aprenderam como criar essa cor
06:23
until much later.
139
383809
1166
até muito depois.
06:24
They didn't begin to see it until much later as well.
140
384999
2516
E não a viam até muito depois também.
06:27
So until then, even though a color might be all around them,
141
387539
3650
Até então, mesmo que uma cor pudesse estar ao seu redor,
06:31
they simply did not have the ability to see it.
142
391213
2445
simplesmente não tinham a capacidade de vê-la.
06:33
It was invisIble.
143
393682
1158
Era invisível.
06:34
It was not a part of their normal.
144
394864
2380
Não era parte de seu normal.
06:38
And that story has helped put my own experience into context.
145
398593
2902
E essa história me ajudou a contextualizar minhas experiências.
06:42
So when I first read the comments on the video,
146
402376
2470
Então quando eu li os comentários no vídeo,
06:44
my initial reaction was to take it all very personally.
147
404870
2895
minha primeira reação foi tomá-los como pessoais.
06:48
But the people commenting did not know
148
408543
1898
Mas as pessoas que comentavam não sabiam
06:50
how self-conscious I am about my voice.
149
410465
2860
quão inseguro sou com relação à minha voz.
06:54
They were mostly reacting to my accent,
150
414258
2647
Estavam, na maior parte, reagindo ao meu sotaque,
06:56
that it is not normal for a narrator to have an accent.
151
416929
3517
que não é normal um narrador ter sotaque.
07:01
But what is normal, anyway?
152
421089
1503
Mas o que é normal, afinal?
07:03
We know that reviewers will find more spelling errors in your writing
153
423473
3362
Sabemos que revisores vão encontrar mais erros de ortografia em seus textos
07:06
if they think you're black.
154
426859
1371
se pensarem que você é negro.
07:09
We know that professors are less likely to help female or minority students.
155
429144
4292
Sabemos que que os professores são menos propensos a ajudar mulheres ou minorias.
07:14
And we know that resumes with white-sounding names
156
434349
2647
E sabemos que currículos com nomes tipicamente brancos
07:17
get more callbacks than resumes with black-sounding names.
157
437020
2893
recebem mais respostas que currículos com nomes tipicamente negros.
07:21
Why is that?
158
441043
1198
Por quê?
07:23
Because of our expectations of what is normal.
159
443011
2443
Devido às nossas expectativas do que é normal.
07:26
We think it is normal
160
446135
1579
Achamos que é normal
07:27
when a black student has spelling errors.
161
447738
2105
quando um estudante negro comete erros de ortografia.
07:30
We think it is normal
162
450264
1715
Achamos que é normal
07:32
when a female or minority student does not succeed.
163
452003
3192
quando uma aluna mulher ou de minorias não é bem-sucedido.
07:35
And we think it is normal
164
455962
1639
E achamos que é normal
07:37
that a white employee is a better hire than a black employee.
165
457625
3086
que um funcionário branco seja uma melhor contratação que um negro.
07:41
But studies also show that discrimination of this kind,
166
461399
2594
Mas estudos também mostram que discriminação desse tipo,
na maioria dos casos, é simplesmente 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
e resulta mais da vontade de ajudar pessoas com quem nos identificamos
07:50
than the desire to harm people that you can't relate to.
169
470493
3197
do que o desejo de prejudicar pessoas com quem não nos identificamos.
07:54
And not relating to people starts at a very early age.
170
474944
3207
E não se identificar com pessoas começa numa idade bem jovem.
07:58
Let me give you an example.
171
478175
1380
Vou dar um exemplo.
07:59
One library that keeps track of characters
172
479949
3549
Uma biblioteca que mantém um arquivo dos personagens
08:03
in the children's book collection every year,
173
483522
3293
na coleção de livros infantis todos os anos
08:06
found that in 2014, only about 11 percent of the books
174
486839
5281
descobriu que em 2014 somente cerca de 11% dos livros
08:12
had a character of color.
175
492144
2200
continham um personagem negro.
08:14
And just the year before, that number was about eight percent,
176
494368
3677
E só no ano anterior, esse número era cerca de 8%,
08:18
even though half of American children today come from a minority background.
177
498069
3808
apesar de metade das crianças americanas hoje ter descendência de minorias.
08:21
Half.
178
501901
1150
Metade.
08:23
So there are two big issues here.
179
503353
1624
Há dois grandes pontos aqui.
Número um: dizem às crianças que elas podem ser qualquer coisa,
08:25
Number one, children are told that they can be anything,
180
505001
2657
08:27
they can do anything,
181
507682
1151
fazer qualquer coisa,
08:28
and yet, most stories that children of color consume
182
508857
2473
porém, a maioria das histórias que crianças negras leem
08:31
are about people who are not like them.
183
511354
1878
são sobre pessoas diferentes delas.
08:33
Number two is that majority groups don't get to realize
184
513256
2759
Número dois é que os grupos de maioria não percebem
o quão similares são às minorias,
08:36
the great extent to which they are similar to minorities --
185
516039
3033
08:39
our everyday experiences, our hopes,
186
519096
3047
nossas experiências diárias, nossas esperanças,
08:42
our dreams, our fears
187
522167
1872
nossos sonhos, nossos medos
08:44
and our mutual love for hummus.
188
524063
1773
e nosso amor mútuo por humus.
08:45
It's delicious!
189
525860
1309
É delicioso!
08:47
(Laughter)
190
527193
1707
(Risos)
08:49
Just like the color blue for Ancient Greeks,
191
529911
2683
Assim como a cor azul para os gregos antigos,
08:52
minorities are not a part of what we consider normal,
192
532618
3321
as minorias não fazem parte do que consideramos normal,
08:57
because normal is simply a construction of what we've been exposed to,
193
537440
4961
porque normal é só uma criação daquilo a que fomos expostos,
09:02
and how visible it is around us.
194
542425
1789
e quão visível é ao nosso redor.
09:05
And this is where things get a bit difficult.
195
545590
2132
Aí que as coisas ficam um pouco difíceis.
09:08
I can accept the preexisting notion of normal -- that normal is good,
196
548714
4280
Posso aceitar a noção pré-existente de normal; de que normal é bom,
09:13
and anything outside of that very narrow definition of normal is bad.
197
553018
4015
e qualquer coisa fora dessa definição bem restrita de normal é ruim.
09:17
Or I can challenge that preexisting notion of normal
198
557758
3846
Ou eu posso desafiar essa noção pré-existente de normal
09:22
with my work
199
562462
1173
com meu trabalho
09:24
and with my voice
200
564034
1276
e com minha voz
09:26
and with my accent
201
566338
1423
e com meu sotaque
09:28
and by standing here onstage,
202
568632
1516
e vindo aqui no palco,
09:30
even though I'm scared shitless and would rather be in the bathroom.
203
570172
3323
apesar de estar me borrando de medo e preferisse estar no banheiro.
09:33
(Laughter)
204
573519
1317
(Risos)
09:34
(Applause)
205
574860
2817
(Aplausos)
(Vídeo) Ovelha (Voz de SS): Aos poucos estou começando a usar minha voz
09:45
(Video) Sheep (SS's voice): I'm now slowly starting to use my voice
206
585301
3171
em meu trabalho novamente.
09:48
in my work again.
207
588496
1154
E a sensação é boa.
09:49
And it feels good.
208
589674
1151
09:50
It does not mean I won't have a breakdown
209
590849
1968
Não significa que não terei um colapso
09:52
the next time a couple dozen people say that I talk
210
592841
2467
da próxima vez que dezenas de pessoas disserem que falo
(Murmurando) como se tivesse manteiga de amendoim na boca.
09:55
(Mumbling) like I have peanut butter in my mouth.
211
595332
2308
09:57
(Laughter)
212
597664
1002
(Risos)
09:58
SS: It just means I now have a much better understanding
213
598690
2680
SS: Só significa que agora entendo muito melhor
10:01
of what's at stake,
214
601394
1744
o que está em jogo,
10:03
and how giving up is not an option.
215
603162
2500
e que desistir não é uma opção.
10:08
The Ancient Greeks didn't just wake up one day and realize
216
608519
2886
Os gregos antigos não acordaram um dia e perceberam
10:11
that the sky was blue.
217
611429
1325
que o céu era azul.
Demorou séculos, até, para que os humanos percebessem o que ignoramos
10:13
It took centuries, even, for humans to realize what we had been ignoring
218
613197
3438
10:16
for so long.
219
616659
1169
por tanto tempo.
10:18
And so we must continuously challenge our notion of normal,
220
618893
3821
E assim devemos sempre desafiar nossa noção de normal,
10:22
because doing so is going to allow us as a society
221
622738
4332
pois fazer isso nos permitirá como sociedade
10:27
to finally see the sky for what it is.
222
627094
2536
finalmente ver o céu como ele é.
(Vídeo) Personagens: Obrigado. Obrigado. Obrigado. Obrigado. Obrigado.
10:32
(Video) Characters: Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you.
223
632272
5764
Monstro de Frankenstein: (Grunhidos)
10:38
Frankenstein's monster: (Grunts)
224
638060
1591
10:39
(Laughter)
225
639675
1011
(Risos)
10:40
SS: Thank you.
226
640710
1151
SS: Obrigado.
10:41
(Applause)
227
641885
3883
(Aplausos)
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