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

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TED


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Tradutor: Tamile Gomes da Silva Pinheiro Revisor: Raissa Mendes
00:12
Some years ago,
0
12910
1273
Há alguns anos,
00:14
I was on an airplane with my son who was just five years old at the time.
1
14207
4912
eu estava em um voo com meu filho, que tinha apenas cinco anos na época.
00:20
My son was so excited about being on this airplane with Mommy.
2
20245
5095
Meu filho estava tão empolgado por estar naquele avião com a mãe dele.
00:25
He's looking all around and he's checking things out
3
25364
2940
Ele olhava tudo a nossa volta, e mexia em tudo que via,
00:28
and he's checking people out.
4
28328
1836
e ficava olhando as pessoas.
00:30
And he sees this man, and he says,
5
30188
1630
Até que viu um homem e disse:
00:31
"Hey! That guy looks like Daddy!"
6
31842
2861
"Olha, esse homem parece o papai!"
00:35
And I look at the man,
7
35882
1920
Então, olhei para o homem,
00:37
and he didn't look anything at all like my husband,
8
37826
3730
e ele não parecia em nada com o meu marido.
00:41
nothing at all.
9
41580
1369
Nada mesmo.
00:43
And so then I start looking around on the plane,
10
43461
2336
A seguir, comecei a reparar nas pessoas ao redor
00:45
and I notice this man was the only black guy on the plane.
11
45821
5885
e notei que esse homem era o único homem preto no avião.
00:52
And I thought,
12
52874
1412
Então pensei:
00:54
"Alright.
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54310
1194
"Muito bem,
00:56
I'm going to have to have a little talk with my son
14
56369
2525
acho que terei de conversar com meu filho sobre isso,
00:58
about how not all black people look alike."
15
58918
2929
sobre como nem todas as pessoas pretas são iguais".
01:01
My son, he lifts his head up, and he says to me,
16
61871
4377
Meu filho levanta a cabeça e me diz:
01:08
"I hope he doesn't rob the plane."
17
68246
2371
"Espero que ele não roube o avião".
01:11
And I said, "What? What did you say?"
18
71359
2515
Então falei: "O quê? O que você disse?"
01:13
And he says, "Well, I hope that man doesn't rob the plane."
19
73898
3428
E ele respondeu: "Bem, espero que aquele homem não roube o avião".
01:19
And I said, "Well, why would you say that?
20
79200
2752
Daí, perguntei: "Por que você disse isso?
01:22
You know Daddy wouldn't rob a plane."
21
82486
2663
Você sabe que seu pai nunca roubaria um avião".
01:25
And he says, "Yeah, yeah, yeah, well, I know."
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85173
2312
Então ele disse: "Sim, sim, sim, eu sei".
01:28
And I said, "Well, why would you say that?"
23
88179
2127
"Mas por que disse isso?", perguntei.
01:32
And he looked at me with this really sad face,
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92346
2957
Daí ele me olhou com uma expressão muito triste
01:36
and he says,
25
96168
1254
e falou:
01:38
"I don't know why I said that.
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98890
2106
"Não sei por que disse isso.
01:42
I don't know why I was thinking that."
27
102600
2358
Não sei por que pensei assim".
01:45
We are living with such severe racial stratification
28
105724
3518
Vivemos uma estratificação racial tão grande
01:49
that even a five-year-old can tell us what's supposed to happen next,
29
109266
5060
que até mesmo um menino de cinco anos conseguia prever o que esperar,
01:55
even with no evildoer,
30
115990
2107
mesmo que não houvesse malfeito algum,
01:58
even with no explicit hatred.
31
118121
2579
mesmo sem o ódio explícito.
02:02
This association between blackness and crime
32
122184
3913
Essa associação entre pele negra e crime
02:06
made its way into the mind of my five-year-old.
33
126121
4334
invadiu a cabecinha do meu filho de cinco anos de idade.
02:11
It makes its way into all of our children,
34
131787
3263
Ela invade a cabecinha de todas as crianças.
02:16
into all of us.
35
136201
1391
Ela está dentro de todos nós.
02:18
Our minds are shaped by the racial disparities
36
138793
3524
Nossas mentes são moldadas pelas discrepâncias raciais
02:22
we see out in the world
37
142341
1592
que vemos mundo afora
02:24
and the narratives that help us to make sense of the disparities we see:
38
144752
5341
e pelas narrativas que nos ajudam a dar sentido às diferenças:
02:31
"Those people are criminal."
39
151637
2526
"Essas pessoas são criminosas";
02:34
"Those people are violent."
40
154187
1925
"Essas pessoas são violentas";
02:36
"Those people are to be feared."
41
156136
2965
"Devemos ter medo dessas pessoas".
02:39
When my research team brought people into our lab
42
159814
3191
Quando minha equipe de pesquisadores trouxe pessoas ao laboratório
02:43
and exposed them to faces,
43
163029
2283
e mostrou alguns rostos a elas,
02:45
we found that exposure to black faces led them to see blurry images of guns
44
165336
7000
descobrimos que elas associavam
o rosto das pessoas pretas a armas de fogo
02:52
with greater clarity and speed.
45
172360
3256
com muita clareza e rapidez.
02:55
Bias cannot only control what we see,
46
175640
3354
O preconceito não controla apenas o que vemos,
02:59
but where we look.
47
179018
1648
mas para onde olhamos.
03:00
We found that prompting people to think of violent crime
48
180690
3444
Percebemos que induzir as pessoas a pensarem sobre violência
03:04
can lead them to direct their eyes onto a black face
49
184158
4296
faz com que dirijam o olhar para o rosto de uma pessoa preta,
03:08
and away from a white face.
50
188478
2130
e não para o rosto de uma pessoa branca.
03:10
Prompting police officers to think of capturing and shooting
51
190632
3842
Induzir policiais a pensar em capturas, tiroteios e prisões
03:14
and arresting
52
194498
1229
03:15
leads their eyes to settle on black faces, too.
53
195751
3859
faz com que eles pousem o olhar em rostos de pessoas pretas também.
03:19
Bias can infect every aspect of our criminal justice system.
54
199634
5066
O preconceito infecta todos os aspectos do nosso sistema de justiça penal.
03:25
In a large data set of death-eligible defendants,
55
205100
2931
Num grande grupo de dados de presidiários no corredor da morte,
03:28
we found that looking more black more than doubled their chances
56
208055
4357
verificamos que parecer mais preto dobrava as chances de condenação
03:32
of receiving a death sentence --
57
212436
2057
a uma pena de morte,
03:35
at least when their victims were white.
58
215494
2427
ao menos quando as vítimas eram brancas.
03:37
This effect is significant,
59
217945
1438
O resultado é significante,
03:39
even though we controlled for the severity of the crime
60
219407
3301
embora tenhamos controlado a gravidade do crime
03:42
and the defendant's attractiveness.
61
222732
2281
e quão atraente era o réu.
03:45
And no matter what we controlled for,
62
225037
2649
Não importa o que é controlado,
03:47
we found that black people were punished
63
227710
3345
detectamos que pessoas pretas são punidas
03:51
in proportion to the blackness of their physical features:
64
231079
4325
na proporção da negritude das características físicas que possuem:
03:55
the more black,
65
235428
1881
quanto mais preta é a cor da pele,
03:57
the more death-worthy.
66
237333
1753
mais merecedor da pena de morte.
03:59
Bias can also influence how teachers discipline students.
67
239110
4209
O preconceito também influencia como professores disciplinam os alunos.
04:03
My colleagues and I have found that teachers express a desire
68
243781
4407
Meus colegas e eu descobrimos que professores tendem
04:08
to discipline a black middle school student more harshly
69
248212
3566
a disciplinar com mais severidade um aluno preto do ensino fundamental
04:11
than a white student
70
251802
1168
que um branco pelas mesmas repetidas infrações.
04:12
for the same repeated infractions.
71
252994
2576
04:15
In a recent study,
72
255594
1294
Num estudo recente,
04:16
we're finding that teachers treat black students as a group
73
256912
4358
foi observado que professores lidam com alunos pretos como um grupo,
04:21
but white students as individuals.
74
261294
2431
mas tratam os brancos como indivíduos.
04:24
If, for example, one black student misbehaves
75
264126
3599
Se, por exemplo, um aluno preto não se comporta adequadamente,
04:27
and then a different black student misbehaves a few days later,
76
267749
4785
e dias depois outro aluno preto apresenta o mesmo mau comportamento,
04:32
the teacher responds to that second black student
77
272558
3228
o professor reagirá a esse segundo aluno
04:35
as if he had misbehaved twice.
78
275810
2625
como se ele tivesse se comportado mal em dobro.
04:38
It's as though the sins of one child
79
278952
2811
É como se os pecados de uma criança
04:41
get piled onto the other.
80
281787
2176
fossem empilhados sobre os da outra.
04:43
We create categories to make sense of the world,
81
283987
3294
Criamos categorias para dar sentido ao mundo,
04:47
to assert some control and coherence
82
287305
4483
para termos algum controle e coerência
04:51
to the stimuli that we're constantly being bombarded with.
83
291812
4090
sobre estímulos com que somos bombardeados incessantemente.
04:55
Categorization and the bias that it seeds
84
295926
3968
A categorização e o preconceito que ela semeia
04:59
allow our brains to make judgments more quickly and efficiently,
85
299918
5022
permitem que nossos cérebros sejam mais rápidos e eficientes em julgar,
05:04
and we do this by instinctively relying on patterns
86
304964
3402
e fazemos isso por causa dessa instintiva confiança em padrões
05:08
that seem predictable.
87
308390
1669
que parecem previsíveis.
05:10
Yet, just as the categories we create allow us to make quick decisions,
88
310083
5943
Todavia, as mesmas classificações que nos permitem decidir com rapidez
05:16
they also reinforce bias.
89
316050
2502
também reforçam estereótipos.
05:18
So the very things that help us to see the world
90
318576
3392
Portanto, as mesmas coisas que nos ajudam a ver o mundo
05:23
also can blind us to it.
91
323104
1980
também podem nos cegar para ele.
05:25
They render our choices effortless,
92
325509
2778
Elas tornam nossas escolhas automáticas,
05:28
friction-free.
93
328311
1369
livres de resistência.
05:30
Yet they exact a heavy toll.
94
330956
2445
Ainda assim, cobram caro por isso.
05:34
So what can we do?
95
334158
1411
Então, o que podemos fazer?
05:36
We are all vulnerable to bias,
96
336507
2491
Estamos todos vulneráveis ao preconceito,
05:39
but we don't act on bias all the time.
97
339022
2680
mas nem sempre agimos dessa forma.
05:41
There are certain conditions that can bring bias alive
98
341726
3644
Existem algumas situações que trazem o preconceito à tona,
05:45
and other conditions that can muffle it.
99
345394
2533
e outras que podem camuflá-lo.
05:47
Let me give you an example.
100
347951
1847
Deixem que eu dê um exemplo a vocês.
05:50
Many people are familiar with the tech company Nextdoor.
101
350663
4560
Muitas pessoas estão familiarizadas com a empresa de tecnologia Nextdoor.
05:56
So, their whole purpose is to create stronger, healthier, safer neighborhoods.
102
356073
6453
O objetivo deles é criar vizinhanças mais fortes, saudáveis e seguras.
06:03
And so they offer this online space
103
363468
2921
Por isso oferecem um espaço on-line
06:06
where neighbors can gather and share information.
104
366413
3149
no qual os vizinhos podem se reunir e compartilhar informações.
06:09
Yet, Nextdoor soon found that they had a problem
105
369586
4126
No entanto, a empresa logo descobriu que havia um problema
06:13
with racial profiling.
106
373736
1668
com discriminação por perfil racial.
06:16
In the typical case,
107
376012
1967
Em um caso típico,
06:18
people would look outside their window
108
378003
2396
as pessoas olhavam pela janela
06:20
and see a black man in their otherwise white neighborhood
109
380423
4049
e observavam um homem preto em uma vizinhança de maioria branca,
06:24
and make the snap judgment that he was up to no good,
110
384496
4715
faziam um julgamento rápido de que aquele homem tinha atitude suspeita
06:29
even when there was no evidence of criminal wrongdoing.
111
389235
3351
ainda que não houvesse evidência alguma de infrações criminosas.
06:32
In many ways, how we behave online
112
392610
2934
Em muitos aspectos, o comportamento on-line
06:35
is a reflection of how we behave in the world.
113
395568
3114
é um reflexo de como agimos no dia a dia.
06:39
But what we don't want to do is create an easy-to-use system
114
399117
3945
Entretanto, não queremos criar uma interface amigável
06:43
that can amplify bias and deepen racial disparities,
115
403086
4163
que amplifique o preconceito e aprofunde as diferenças raciais,
06:48
rather than dismantling them.
116
408129
2266
ao invés de desconstruir essas questões.
06:50
So the cofounder of Nextdoor reached out to me and to others
117
410863
3429
Então, um dos cofundadores da Nextdoor me contatou e outros colegas
06:54
to try to figure out what to do.
118
414316
2131
a fim de procurarmos uma solução.
06:56
And they realized that to curb racial profiling on the platform,
119
416471
3946
Eles entenderam que, para reduzir o preconceito racial na plataforma,
07:00
they were going to have to add friction;
120
420441
1922
teriam de adicionar resistência.
07:02
that is, they were going to have to slow people down.
121
422387
2658
A ideia era frear os usuários.
07:05
So Nextdoor had a choice to make,
122
425069
2195
Assim, a empresa tinha uma escolha a fazer
07:07
and against every impulse,
123
427288
2478
e, para prevenir essas ações impulsivas,
07:09
they decided to add friction.
124
429790
2116
decidiram adicionar resistência.
07:12
And they did this by adding a simple checklist.
125
432397
3440
Eles fizeram isso criando um simples questionário.
07:15
There were three items on it.
126
435861
1670
Havia três itens nele:
07:18
First, they asked users to pause
127
438111
2941
primeiro, era pedido ao usuário para parar
07:21
and think, "What was this person doing that made him suspicious?"
128
441076
5117
e pensar: "O que aquela pessoa estava fazendo que a tornava suspeita?"
07:26
The category "black man" is not grounds for suspicion.
129
446876
4533
A resposta "homem preto" não serviria para identificar alguém como suspeito.
07:31
Second, they asked users to describe the person's physical features,
130
451433
5139
Segundo, eles pediram ao usuário
para descrever as características da pessoa, não apenas o gênero e a etnia.
07:36
not simply their race and gender.
131
456596
2435
07:39
Third, they realized that a lot of people
132
459642
3383
Terceiro, eles perceberam que muitas pessoas
07:43
didn't seem to know what racial profiling was,
133
463049
2928
pareciam não saber o que era discriminação por perfil racial
07:46
nor that they were engaging in it.
134
466001
1959
nem que elas estavam agindo dessa maneira.
07:48
So Nextdoor provided them with a definition
135
468462
3194
Então a Nextdoor explicou o conceito para elas
07:51
and told them that it was strictly prohibited.
136
471680
2902
e estabeleceu que esse tipo de coisa era completamente proibida.
07:55
Most of you have seen those signs in airports
137
475071
2612
A maioria já deve ter visto essas placas nos aeroportos
07:57
and in metro stations, "If you see something, say something."
138
477707
3702
e em algumas estações de metrô: "Se vir alguma coisa, diga alguma coisa".
08:01
Nextdoor tried modifying this.
139
481928
2814
A Nextdoor tentou modificar a frase:
08:05
"If you see something suspicious,
140
485584
2572
"Se vir algo suspeito,
08:08
say something specific."
141
488180
2073
diga algo específico".
08:11
And using this strategy, by simply slowing people down,
142
491491
4446
E, ao usar a estratégia de meramente fazer os usuários pararem pra pensar,
08:15
Nextdoor was able to curb racial profiling by 75 percent.
143
495961
5691
a Nextdoor foi capaz de reduzir a discriminação por perfil racial em 75%.
08:22
Now, people often will say to me,
144
502496
2090
Mas as pessoas sempre me dizem:
08:24
"You can't add friction in every situation, in every context,
145
504610
4713
"Você não pode adicionar resistência em todas as situações e contextos
08:29
and especially for people who make split-second decisions all the time."
146
509347
4646
e, principalmente, com pessoas que tomam decisões rápidas o tempo todo".
08:34
But it turns out we can add friction
147
514730
2563
Mas, obviamente, resistência pode ser adicionada
08:37
to more situations than we think.
148
517317
2276
em mais situações do que se pode imaginar.
08:40
Working with the Oakland Police Department
149
520031
2074
Trabalhando com o departamento de polícia de Oakland, na Califórnia,
08:42
in California,
150
522129
1417
08:43
I and a number of my colleagues were able to help the department
151
523570
3856
meus colegas e eu conseguimos ajudá-los
08:47
to reduce the number of stops they made
152
527450
2671
a reduzir o número de abordagens
08:50
of people who were not committing any serious crimes.
153
530145
3600
de pessoas que não estavam cometendo nenhum crime grave.
08:53
And we did this by pushing officers
154
533769
2365
Fizemos isso provocando os policiais
08:56
to ask themselves a question before each and every stop they made:
155
536158
4443
a se perguntarem antes de cada abordagem:
09:01
"Is this stop intelligence-led,
156
541451
3015
"Esta abordagem é motivada por alguma informação concreta?
09:04
yes or no?"
157
544490
1451
Sim ou não?"
09:07
In other words,
158
547353
1396
Em outras palavras,
09:09
do I have prior information to tie this particular person
159
549621
4484
"Tenho alguma informação prévia para relacionar essa pessoa em particular
09:14
to a specific crime?
160
554129
1601
a algum crime específico?"
09:16
By adding that question
161
556587
1458
Ao adicionar essa pergunta
09:18
to the form officers complete during a stop,
162
558069
3079
ao formulário que os policiais preenchem durante uma abordagem,
09:21
they slow down, they pause,
163
561172
1809
eles saem do automático, param,
09:23
they think, "Why am I considering pulling this person over?"
164
563005
4220
pensam: "Por que estou cogitando pedir para essa pessoa estacionar?"
09:28
In 2017, before we added that intelligence-led question to the form,
165
568721
5561
Em 2017, antes de incluirmos essa pergunta ao formulário,
09:35
officers made about 32,000 stops across the city.
166
575655
3946
os policiais fizeram 32 mil abordagens na cidade.
09:39
In that next year, with the addition of this question,
167
579625
4115
No ano seguinte, com a adição da pergunta,
09:43
that fell to 19,000 stops.
168
583764
2444
o número de abordagens caiu para 19 mil.
09:46
African-American stops alone fell by 43 percent.
169
586232
4961
Apenas as abordagens em afro-americanos caíram 43%.
09:51
And stopping fewer black people did not make the city any more dangerous.
170
591905
4438
Abordar menos pessoas pretas não tornou a cidade mais perigosa.
09:56
In fact, the crime rate continued to fall,
171
596367
2734
Na verdade, a taxa de crimes continuou a cair,
09:59
and the city became safer for everybody.
172
599125
3337
e a cidade se tornou segura para todos.
10:02
So one solution can come from reducing the number of unnecessary stops.
173
602486
5355
Então, uma das soluções pode vir da redução de abordagens desnecessárias.
10:08
Another can come from improving the quality of the stops
174
608285
4270
Uma outra solução pode vir da melhora na qualidade dessas abordagens
10:12
officers do make.
175
612579
1305
que os policiais fazem.
10:14
And technology can help us here.
176
614512
2596
A tecnologia pode nos ajudar nesse ponto.
10:17
We all know about George Floyd's death,
177
617132
2415
Todos ficamos sabendo sobre a morte de George Floyd
10:20
because those who tried to come to his aid held cell phone cameras
178
620499
4772
porque aqueles que tentaram ajudá-lo empunharam as câmeras dos smartphones
10:25
to record that horrific, fatal encounter with the police.
179
625295
5431
para gravar aquele terrível e fatal encontro com a polícia.
10:30
But we have all sorts of technology that we're not putting to good use.
180
630750
5031
Mas temos todos os tipos de tecnologia das quais não fazemos um bom uso.
10:35
Police departments across the country
181
635805
2503
Departamentos de polícia pelo país
10:38
are now required to wear body-worn cameras
182
638332
3553
são agora obrigados a adotar câmeras acopladas ao corpo dos policiais.
10:41
so we have recordings of not only the most extreme and horrific encounters
183
641909
5930
Dessa forma, há gravações não apenas dos encontros mais terríveis e violentos,
10:47
but of everyday interactions.
184
647863
2754
mas também gravações das interações diárias.
10:50
With an interdisciplinary team at Stanford,
185
650641
2777
E, com uma equipe multidisciplinar em Stanford,
10:53
we've begun to use machine learning techniques
186
653442
2687
começamos a usar técnicas de aprendizado de máquina
10:56
to analyze large numbers of encounters.
187
656153
3367
para analisar um grande número de confrontos.
10:59
This is to better understand what happens in routine traffic stops.
188
659544
4611
Isso, para entendermos melhor o que ocorre em abordagens no trânsito.
11:04
What we found was that
189
664179
2155
O que descobrimos foi
11:06
even when police officers are behaving professionally,
190
666358
3662
que, mesmo quando os policiais se comportam com profissionalismo,
11:10
they speak to black drivers less respectfully than white drivers.
191
670860
4462
motoristas pretos são mais desrespeitados do que motoristas brancos.
11:16
In fact, from the words officers use alone,
192
676052
4075
Na verdade apenas com palavras usadas pelos policiais,
11:20
we could predict whether they were talking to a black driver or a white driver.
193
680151
5162
conseguimos prever se eles estão falando com um motorista preto ou branco.
11:25
The problem is that the vast majority of the footage from these cameras
194
685337
5762
O problema está no fato de que a grande maioria das filmagens dessas câmeras
11:31
is not used by police departments
195
691123
2087
não são utilizadas pelas autoridades
11:33
to understand what's going on on the street
196
693234
2276
para entender o que está acontecendo nas ruas
11:35
or to train officers.
197
695534
2243
ou para treinar policiais.
11:38
And that's a shame.
198
698554
1458
E isso é uma pena.
11:40
How does a routine stop turn into a deadly encounter?
199
700796
4789
Como uma abordagem de rotina acaba em um encontro mortal?
11:45
How did this happen in George Floyd's case?
200
705609
2670
Como isso aconteceu no caso de George Floyd?
11:49
How did it happen in others?
201
709588
2082
Como acontece em outros casos?
11:51
When my eldest son was 16 years old,
202
711694
3396
Quando meu filho mais velho tinha 16 anos,
11:55
he discovered that when white people look at him,
203
715114
3139
percebeu que, quando pessoas brancas o viam,
11:58
they feel fear.
204
718277
1561
sentiam medo.
12:01
Elevators are the worst, he said.
205
721123
2661
"Elevadores eram os piores lugares", ele dizia.
12:04
When those doors close,
206
724313
2331
Quando as portas se fechavam,
12:06
people are trapped in this tiny space
207
726668
3083
as pessoas ficavam presas naquele espaço minúsculo
12:09
with someone they have been taught to associate with danger.
208
729775
4467
com alguém que eles foram ensinados a associar com perigo.
12:14
My son senses their discomfort,
209
734744
3220
Meu filho sentia o desconforto deles,
12:17
and he smiles to put them at ease,
210
737988
3157
e então sorria para tranquilizá-los,
12:21
to calm their fears.
211
741169
1769
para acalmar o medo deles.
12:23
When he speaks,
212
743351
1945
Quando ele falava,
12:25
their bodies relax.
213
745320
1683
o corpo das pessoas relaxava.
12:27
They breathe easier.
214
747442
1903
Elas respiravam com maior facilidade.
12:29
They take pleasure in his cadence,
215
749369
2531
Sentiam prazer no seu tom de voz,
12:31
his diction, his word choice.
216
751924
2317
sua dicção e na escolha das palavras:
12:34
He sounds like one of them.
217
754986
1843
meu filho soava como um branco.
12:36
I used to think that my son was a natural extrovert like his father.
218
756853
4730
Eu costumava a pensar que ele era naturalmente extrovertido como o pai,
12:41
But I realized at that moment, in that conversation,
219
761607
3550
mas soube naquele momento, naquela conversa,
12:46
that his smile was not a sign that he wanted to connect
220
766143
5078
que o sorriso dele não era um sinal de que tinha vontade de se aproximar
12:51
with would-be strangers.
221
771245
1964
de pessoas estranhas.
12:53
It was a talisman he used to protect himself,
222
773920
3652
Era um talismã que usava para proteção,
12:57
a survival skill he had honed over thousands of elevator rides.
223
777596
6219
uma habilidade de sobrevivência que adquiriu ao entrar nos elevadores.
13:04
He was learning to accommodate the tension that his skin color generated
224
784387
5171
Ele aprendeu a amenizar as tensões que a sua cor da pele criava.
13:11
and that put his own life at risk.
225
791026
2667
E isso colocava a vida dele em risco.
13:14
We know that the brain is wired for bias,
226
794619
3783
Sabemos que o cérebro está programado para criar estereótipos,
13:18
and one way to interrupt that bias is to pause and to reflect
227
798426
4465
e uma forma de interromper o preconceito é parar e pensar
13:22
on the evidence of our assumptions.
228
802915
2305
nas evidências de nossas conjeturas.
13:25
So we need to ask ourselves:
229
805244
1755
Portanto, precisamos nos questionar:
13:27
What assumptions do we bring when we step onto an elevator?
230
807023
4665
"Que tipo de hipóteses levantamos ao pisar dentro de um elevador?
13:33
Or an airplane?
231
813776
1311
Ou de um avião?";
13:35
How do we make ourselves aware of our own unconscious bias?
232
815532
4599
"Como nos tornamos conscientes dos preconceitos estruturais?";
13:40
Who do those assumptions keep safe?
233
820155
2351
"Como essas conjeturas irão nos manter seguros?";
13:44
Who do they put at risk?
234
824615
1932
"A quem elas põem em risco?"
13:47
Until we ask these questions
235
827649
2354
Até que façamos essas perguntas
13:50
and insist that our schools and our courts and our police departments
236
830978
4624
e insistamos que nossas escolas, tribunais, departamentos de polícia
13:55
and every institution do the same,
237
835626
2542
e todas as instituições façam o mesmo,
13:59
we will continue to allow bias
238
839835
3829
continuamos a permitir que o preconceito
14:03
to blind us.
239
843688
1278
nos deixe cegos.
14:05
And if we do,
240
845348
1409
Se deixarmos isso acontecer,
14:08
none of us are truly safe.
241
848066
3208
nenhum de nós está realmente a salvo.
14:14
Thank you.
242
854103
1308
Obrigada.
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