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

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TED


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Tradutor: Stéphannie Galdino Drumond Guimarães Revisora: Margarida Ferreira
00:12
Some years ago,
0
12910
1273
Há uns anos,
00:14
I was on an airplane with my son who was just five years old at the time.
1
14207
4912
eu ia num avião com o meu filho que, na época, tinha apenas cinco anos.
00:20
My son was so excited about being on this airplane with Mommy.
2
20245
5095
O meu filho estava muito excitado por ir naquele avião com a mãe.
00:25
He's looking all around and he's checking things out
3
25364
2940
Olha a toda a volta, verificando as coisas
00:28
and he's checking people out.
4
28328
1836
e observa as pessoas.
00:30
And he sees this man, and he says,
5
30188
1630
Vê um homem e diz:
00:31
"Hey! That guy looks like Daddy!"
6
31842
2861
"Olha! Aquele homem parece o pai!"
00:35
And I look at the man,
7
35882
1920
Eu olho para o homem
00:37
and he didn't look anything at all like my husband,
8
37826
3730
e ele não se parece nada com o meu marido,
00:41
nothing at all.
9
41580
1369
nem um pouco.
00:43
And so then I start looking around on the plane,
10
43461
2336
Então começo a olhar por todo o avião
00:45
and I notice this man was the only black guy on the plane.
11
45821
5885
e reparo que aquele homem era o único homem negro no avião.
00:52
And I thought,
12
52874
1412
E pensei:
00:54
"Alright.
13
54310
1194
"Tudo bem.
00:56
I'm going to have to have a little talk with my son
14
56369
2525
"Vou ter de ter uma conversinha com o meu filho
00:58
about how not all black people look alike."
15
58918
2929
"sobre como nem todos os negros serem parecidos."
01:01
My son, he lifts his head up, and he says to me,
16
61871
4377
O meu filho levanta a cabeça e diz-me:
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
E eu disse: "O quê? O que é que disseste?"
01:13
And he says, "Well, I hope that man doesn't rob the plane."
19
73898
3428
E ele responde: "Espero que aquele homem não roube o avião."
01:19
And I said, "Well, why would you say that?
20
79200
2752
Então eu disse: "Porque é que dizes isso?
01:22
You know Daddy wouldn't rob a plane."
21
82486
2663
"Sabes que o pai não roubaria um avião."
01:25
And he says, "Yeah, yeah, yeah, well, I know."
22
85173
2312
E ele diz: "Sim, sim, bem, eu sei."
01:28
And I said, "Well, why would you say that?"
23
88179
2127
Então eu disse: "Então, por que é que disseste isso?"
01:32
And he looked at me with this really sad face,
24
92346
2957
Ele olhou para mim com uma cara muito triste
01:36
and he says,
25
96168
1254
e disse:
01:38
"I don't know why I said that.
26
98890
2106
"Não sei porque é que disse isso.
01:42
I don't know why I was thinking that."
27
102600
2358
"Não sei porque é que pensei nisso."
01:45
We are living with such severe racial stratification
28
105724
3518
Estamos a viver uma estratificação racial tão profunda
01:49
that even a five-year-old can tell us what's supposed to happen next,
29
109266
5060
que até uma criança de cinco anos pode dizer-nos o que vai acontecer em seguida
01:55
even with no evildoer,
30
115990
2107
mesmo sem nenhum malfeitor,
01:58
even with no explicit hatred.
31
118121
2579
mesmo sem ódio explícito.
02:02
This association between blackness and crime
32
122184
3913
Essa associação entre pessoas negras e crime
02:06
made its way into the mind of my five-year-old.
33
126121
4334
entrou na mente do meu filho de cinco anos.
02:11
It makes its way into all of our children,
34
131787
3263
Entra na mente de todas as nossas crianças,
02:16
into all of us.
35
136201
1391
de todos nós.
02:18
Our minds are shaped by the racial disparities
36
138793
3524
As nossas mentes são modeladas pelas disparidades raciais
02:22
we see out in the world
37
142341
1592
que vemos no mundo
02:24
and the narratives that help us to make sense of the disparities we see:
38
144752
5341
e as narrativas que nos ajudam a entender as disparidades que vemos:
02:31
"Those people are criminal."
39
151637
2526
"Aquelas pessoas são criminosas."
02:34
"Those people are violent."
40
154187
1925
"Aquelas pessoas são violentas."
02:36
"Those people are to be feared."
41
156136
2965
"Devemos temer aquelas pessoas."
02:39
When my research team brought people into our lab
42
159814
3191
Quando a minha equipa de investigação levou pessoas para o meu laboratório
02:43
and exposed them to faces,
43
163029
2283
e lhes mostrou rostos,
02:45
we found that exposure to black faces led them to see blurry images of guns
44
165336
7000
descobrimos que mostrar-lhes rostos negros levou-as a ver imagens de armas desfocadas
02:52
with greater clarity and speed.
45
172360
3256
com maior nitidez e mais depressa.
02:55
Bias cannot only control what we see,
46
175640
3354
O preconceito não só pode controlar o que vemos,
02:59
but where we look.
47
179018
1648
mas também para onde olhamos.
03:00
We found that prompting people to think of violent crime
48
180690
3444
Descobrimos que induzir pessoas a pensarem em crimes violentos
03:04
can lead them to direct their eyes onto a black face
49
184158
4296
pode levá-las a dirigir os olhos para um rosto negro
03:08
and away from a white face.
50
188478
2130
e desviá-los de um rosto branco.
03:10
Prompting police officers to think of capturing and shooting
51
190632
3842
Estimular polícias a pensar em capturar e disparar
03:14
and arresting
52
194498
1229
e prender
03:15
leads their eyes to settle on black faces, too.
53
195751
3859
também leva os olhos deles na direção de rostos negros.
03:19
Bias can infect every aspect of our criminal justice system.
54
199634
5066
O preconceito pode infetar todos os aspetos
do nosso sistema de justiça criminal.
03:25
In a large data set of death-eligible defendants,
55
205100
2931
Num grande conjunto de dados de réus elegíveis para a pena morte,
03:28
we found that looking more black more than doubled their chances
56
208055
4357
descobrimos que ser mais negro mais que duplicou as hipóteses desses réus
03:32
of receiving a death sentence --
57
212436
2057
de receberem uma sentença de morte,
03:35
at least when their victims were white.
58
215494
2427
pelo menos quando as vítimas deles eram brancas.
03:37
This effect is significant,
59
217945
1438
Esse efeito é significativo
03:39
even though we controlled for the severity of the crime
60
219407
3301
mesmo que controlássemos a gravidade do crime
03:42
and the defendant's attractiveness.
61
222732
2281
e a atração do réu.
03:45
And no matter what we controlled for,
62
225037
2649
Fosse o que fosse que controlámos,
03:47
we found that black people were punished
63
227710
3345
descobrimos que as pessoas negras eram punidas
03:51
in proportion to the blackness of their physical features:
64
231079
4325
na proporção da negritude das suas características físicas:
03:55
the more black,
65
235428
1881
quanto mais negras, mais merecedoras de morte.
03:57
the more death-worthy.
66
237333
1753
03:59
Bias can also influence how teachers discipline students.
67
239110
4209
O preconceito também pode influenciar
a forma como os professores ensinam os alunos.
04:03
My colleagues and I have found that teachers express a desire
68
243781
4407
Os meus colegas e eu descobrimos que os professores exprimem o desejo
04:08
to discipline a black middle school student more harshly
69
248212
3566
de castigar um aluno negro do ensino médio mais severamente
04:11
than a white student
70
251802
1168
do que um aluno branco
04:12
for the same repeated infractions.
71
252994
2576
pelas mesmas infrações repetidas.
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
estamos a descobrir que os professores tratam os alunos negros como um grupo
04:21
but white students as individuals.
74
261294
2431
mas tratam os alunos brancos como indivíduos.
04:24
If, for example, one black student misbehaves
75
264126
3599
Se, por exemplo, um aluno negro se porta mal
04:27
and then a different black student misbehaves a few days later,
76
267749
4785
e um aluno negro diferente se porta mal uns dias depois,
04:32
the teacher responds to that second black student
77
272558
3228
o professor reage àquele segundo estudante negro
04:35
as if he had misbehaved twice.
78
275810
2625
como se ele se tivesse portado mal duas vezes.
04:38
It's as though the sins of one child
79
278952
2811
É como se os erros de uma criança
04:41
get piled onto the other.
80
281787
2176
se empilhassem em cima de outra.
04:43
We create categories to make sense of the world,
81
283987
3294
Criamos categorias para entender o mundo,
04:47
to assert some control and coherence
82
287305
4483
para impor algum controlo e coerência
04:51
to the stimuli that we're constantly being bombarded with.
83
291812
4090
aos estímulos com que estamos constantemente a ser bombardeados.
04:55
Categorization and the bias that it seeds
84
295926
3968
A categorização e o preconceito que isso semeia
04:59
allow our brains to make judgments more quickly and efficiently,
85
299918
5022
permite que o nosso cérebro faça julgamentos mais depressa e eficazmente,
05:04
and we do this by instinctively relying on patterns
86
304964
3402
e fazemos isso instintivamente com base 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
Tal como as categorias que criamos nos permitem tomar decisões rápidas,
05:16
they also reinforce bias.
89
316050
2502
também reforçam os preconceitos.
05:18
So the very things that help us to see the world
90
318576
3392
Então, as mesmas coisas que nos ajudam a ver o mundo
05:23
also can blind us to it.
91
323104
1980
também podem impedir-nos de o ver.
05:25
They render our choices effortless,
92
325509
2778
Tornam simples as nossas escolhas,
05:28
friction-free.
93
328311
1369
sem conflitos.
05:30
Yet they exact a heavy toll.
94
330956
2445
No entanto, cobram um preço caro.
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
Todos somos vulneráveis a preconceitos,
05:39
but we don't act on bias all the time.
97
339022
2680
mas não agimos sempre com preconceitos.
05:41
There are certain conditions that can bring bias alive
98
341726
3644
Há certas condições que podem trazer o preconceito à tona
05:45
and other conditions that can muffle it.
99
345394
2533
e outras condições que podem abafá-lo.
05:47
Let me give you an example.
100
347951
1847
Vou dar-vos um exemplo.
05:50
Many people are familiar with the tech company Nextdoor.
101
350663
4560
Muitas pessoas conhecem a empresa de tecnologia Nextdoor.
05:56
So, their whole purpose is to create stronger, healthier, safer neighborhoods.
102
356073
6453
Todo o seu objetivo é criar bairros mais fortes, mais saudáveis ​​e seguros.
06:03
And so they offer this online space
103
363468
2921
Assim, oferecem um espaço "online"
06:06
where neighbors can gather and share information.
104
366413
3149
onde os vizinhos podem reunir-se e partilhar informações.
06:09
Yet, Nextdoor soon found that they had a problem
105
369586
4126
No entanto, a Nextdoor cedo descobriu que tinham um problema
06:13
with racial profiling.
106
373736
1668
com o perfil racial.
06:16
In the typical case,
107
376012
1967
No 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 viam um homem negro no seu bairro quase todo branco
06:24
and make the snap judgment that he was up to no good,
110
384496
4715
e logo julgavam rapidamente que ele estava a preparar alguma,
06:29
even when there was no evidence of criminal wrongdoing.
111
389235
3351
mesmo quando não havia nenhum indício de delito criminal.
06:32
In many ways, how we behave online
112
392610
2934
De muitas formas, a forma como nos portamos "online"
06:35
is a reflection of how we behave in the world.
113
395568
3114
é um reflexo de como nos portamos no mundo.
06:39
But what we don't want to do is create an easy-to-use system
114
399117
3945
Mas não queremos criar um sistema fácil de usar
06:43
that can amplify bias and deepen racial disparities,
115
403086
4163
que possa amplificar o preconceito e aprofundar as disparidades raciais,
06:48
rather than dismantling them.
116
408129
2266
em vez de desmontá-los.
06:50
So the cofounder of Nextdoor reached out to me and to others
117
410863
3429
Então, o cofundador da Nextdoor procurou-me a mim e a outros
06:54
to try to figure out what to do.
118
414316
2131
para tentar descobrir o que fazer.
06:56
And they realized that to curb racial profiling on the platform,
119
416471
3946
E perceberam que, se restringissem o perfil racial na plataforma,
07:00
they were going to have to add friction;
120
420441
1922
iam ter de adicionar conflitos;
07:02
that is, they were going to have to slow people down.
121
422387
2658
isto é, eles teriam de acalmar as pessoas.
07:05
So Nextdoor had a choice to make,
122
425069
2195
Então, a Nextdoor teve de fazer uma escolha,
07:07
and against every impulse,
123
427288
2478
e contra todos os impulsos,
07:09
they decided to add friction.
124
429790
2116
decidiram adicionar o conflito.
07:12
And they did this by adding a simple checklist.
125
432397
3440
Fizeram isso adicionando uma lista de verificação simples.
07:15
There were three items on it.
126
435861
1670
A lista tinha três itens.
07:18
First, they asked users to pause
127
438111
2941
Primeiro, pediam aos utilizadores que fizessem uma pausa e pensassem:
07:21
and think, "What was this person doing that made him suspicious?"
128
441076
5117
"O que é que aquela pessoa estava a fazer que o tornou suspeito?"
07:26
The category "black man" is not grounds for suspicion.
129
446876
4533
A categoria "homem negro" não é motivo para suspeita.
07:31
Second, they asked users to describe the person's physical features,
130
451433
5139
Segundo, pediam aos utilizadores
para descreverem as características físicas,
07:36
not simply their race and gender.
131
456596
2435
não apenas a sua etnia e género.
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 um perfil racial,
07:46
nor that they were engaging in it.
134
466001
1959
nem que estavam envolvidos nisso.
07:48
So Nextdoor provided them with a definition
135
468462
3194
Então a Nextdoor forneceu-lhes uma definição
07:51
and told them that it was strictly prohibited.
136
471680
2902
e disse-lhes que aquilo era estritamente proibido.
07:55
Most of you have seen those signs in airports
137
475071
2612
Muitos de vocês já viram esses sinais nos aeroportos
07:57
and in metro stations, "If you see something, say something."
138
477707
3702
e nas estações de metro: "Se vir alguma coisa, diga alguma coisa."
08:01
Nextdoor tried modifying this.
139
481928
2814
A Nextdoor tentou modificar isso.
08:05
"If you see something suspicious,
140
485584
2572
"Se vir alguma coisa suspeita,
08:08
say something specific."
141
488180
2073
"diga uma coisa específica."
08:11
And using this strategy, by simply slowing people down,
142
491491
4446
Usando esta estratégia, fazendo as pessoas caírem em si,
08:15
Nextdoor was able to curb racial profiling by 75 percent.
143
495961
5691
a Nextdoor conseguiu conter o perfil racial em 75%.
08:22
Now, people often will say to me,
144
502496
2090
Agora, as pessoas costumam dizer-me:
08:24
"You can't add friction in every situation, in every context,
145
504610
4713
"Não podemos adicionar conflitos em todas as situações, em todo o contexto,
08:29
and especially for people who make split-second decisions all the time."
146
509347
4646
"especialmente em pessoas que tomam decisões em frações de segundos."
08:34
But it turns out we can add friction
147
514730
2563
Mas acontece que podemos adicionar conflitos
08:37
to more situations than we think.
148
517317
2276
em mais situações do que pensamos.
Trabalhando com o Departamento de Polícia de Oakland, na Califórnia,
08:40
Working with the Oakland Police Department
149
520031
2074
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
eu e vários colegas conseguimos ajudar o departamento
08:47
to reduce the number of stops they made
152
527450
2671
a reduzir o número de detenções que eles faziam
08:50
of people who were not committing any serious crimes.
153
530145
3600
de pessoas que não estavam a cometer crimes graves.
08:53
And we did this by pushing officers
154
533769
2365
Fizemos isso incentivando os agentes
08:56
to ask themselves a question before each and every stop they made:
155
536158
4443
a interrogarem-se antes de cada detenção que fizessem:
09:01
"Is this stop intelligence-led,
156
541451
3015
"Esta detenção é motivada pela inteligência, sim ou não?
09:04
yes or no?"
157
544490
1451
09:07
In other words,
158
547353
1396
"Por outras palavras,
09:09
do I have prior information to tie this particular person
159
549621
4484
"eu tenho informações prévias para relacionar esta pessoa em particular
09:14
to a specific crime?
160
554129
1601
"com um crime específico?"
09:16
By adding that question
161
556587
1458
Ao adicionar esta pergunta
09:18
to the form officers complete during a stop,
162
558069
3079
no formulário que os agentes preenchem durante uma detenção,
09:21
they slow down, they pause,
163
561172
1809
eles caem em si, fazem uma pausa e pensam:
09:23
they think, "Why am I considering pulling this person over?"
164
563005
4220
"Porque é que estou a considerar deter esta pessoa? "
09:28
In 2017, before we added that intelligence-led question to the form,
165
568721
5561
Em 2017, antes de adicionarmos esta pergunta inteligente ao formulário,
09:35
officers made about 32,000 stops across the city.
166
575655
3946
os agentes fizeram cerca de 32 000 detenções pela cidade.
09:39
In that next year, with the addition of this question,
167
579625
4115
No ano seguinte, com a adição desta pergunta,
09:43
that fell to 19,000 stops.
168
583764
2444
as detenções caíram para 19 000.
09:46
African-American stops alone fell by 43 percent.
169
586232
4961
Só as detenções de afro-americanos caíram em 43%.
09:51
And stopping fewer black people did not make the city any more dangerous.
170
591905
4438
E deter menos pessoas negras não tornou a cidade mais perigosa.
09:56
In fact, the crime rate continued to fall,
171
596367
2734
Na verdade, a taxa de criminalidade continuou a cair,
09:59
and the city became safer for everybody.
172
599125
3337
e a cidade ficou mais segura para todos.
10:02
So one solution can come from reducing the number of unnecessary stops.
173
602486
5355
Portanto, uma solução pode vir da redução do número de detenções desnecessárias.
10:08
Another can come from improving the quality of the stops
174
608285
4270
Outra solução pode vir da melhoria da qualidade das detenções
10:12
officers do make.
175
612579
1305
que os agentes fazem.
10:14
And technology can help us here.
176
614512
2596
Aqui, a tecnologia pode ajudar-nos.
10:17
We all know about George Floyd's death,
177
617132
2415
Todos ouvimos falar da 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 seguravam câmaras de telemóvel
10:25
to record that horrific, fatal encounter with the police.
179
625295
5431
para registar 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 todo o tipo de tecnologia que não estamos a usar como deve ser.
10:35
Police departments across the country
181
635805
2503
Os departamentos de polícia em todo o país
10:38
are now required to wear body-worn cameras
182
638332
3553
são hoje obrigados a usar câmaras junto ao corpo
10:41
so we have recordings of not only the most extreme and horrific encounters
183
641909
5930
por isso temos gravações não só dos encontros mais extremos e terríveis
10:47
but of everyday interactions.
184
647863
2754
como de interações quotidianas.
10:50
With an interdisciplinary team at Stanford,
185
650641
2777
Com uma equipa interdisciplinar em Stanford,
10:53
we've begun to use machine learning techniques
186
653442
2687
começámos a usar técnicas de aprendizagem de máquinas
10:56
to analyze large numbers of encounters.
187
656153
3367
para analisar grande quantidade de encontros.
10:59
This is to better understand what happens in routine traffic stops.
188
659544
4611
Isto é para entender melhor o que acontece nos "auto-stops" rotineiros.
11:04
What we found was that
189
664179
2155
Descobrimos que,
11:06
even when police officers are behaving professionally,
190
666358
3662
mesmo quando os polícias se portam profissionalmente,
11:10
they speak to black drivers less respectfully than white drivers.
191
670860
4462
falam com os motoristas negros com menos respeito do que com os motoristas brancos.
11:16
In fact, from the words officers use alone,
192
676052
4075
De facto, segundo as palavras que os agentes usam,
11:20
we could predict whether they were talking to a black driver or a white driver.
193
680151
5162
pudemos prever se eles estavam a falar com um motorista negro ou branco.
11:25
The problem is that the vast majority of the footage from these cameras
194
685337
5762
O problema é que a grande maioria das filmagens dessas câmaras
11:31
is not used by police departments
195
691123
2087
não é utilizada pelos departamentos da polícia
11:33
to understand what's going on on the street
196
693234
2276
para perceberem o que está a acontecer nas ruas
11:35
or to train officers.
197
695534
2243
ou para treinar agentes.
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 um "auto-stop" de rotina se transforma num encontro mortal?
11:45
How did this happen in George Floyd's case?
200
705609
2670
Como é que isso aconteceu no caso de George Floyd?
11:49
How did it happen in others?
201
709588
2082
Como é que isso aconteceu com outros?
11:51
When my eldest son was 16 years old,
202
711694
3396
Quando o meu filho mais velho tinha 16 anos,
11:55
he discovered that when white people look at him,
203
715114
3139
ele descobriu que, quando os brancos olham para ele,
11:58
they feel fear.
204
718277
1561
eles sentem medo.
12:01
Elevators are the worst, he said.
205
721123
2661
Os elevadores são os piores, disse ele.
12:04
When those doors close,
206
724313
2331
Quando essas portas se fecham,
12:06
people are trapped in this tiny space
207
726668
3083
as pessoas ficam presas naquele pequeno espaço
12:09
with someone they have been taught to associate with danger.
208
729775
4467
com alguém que aprenderam a associar com perigo.
12:14
My son senses their discomfort,
209
734744
3220
O meu filho sente o desconforto deles
12:17
and he smiles to put them at ease,
210
737988
3157
e sorri para os pôr à vontade,
12:21
to calm their fears.
211
741169
1769
para acalmar os seus medos.
12:23
When he speaks,
212
743351
1945
Quando ele fala,
12:25
their bodies relax.
213
745320
1683
os corpos deles relaxam.
12:27
They breathe easier.
214
747442
1903
Eles respiram mais facilmente.
12:29
They take pleasure in his cadence,
215
749369
2531
Sentem prazer na sua cadência,
12:31
his diction, his word choice.
216
751924
2317
na sua dicção, na sua escolha das palavras.
12:34
He sounds like one of them.
217
754986
1843
Ele soa como um deles.
12:36
I used to think that my son was a natural extrovert like his father.
218
756853
4730
Eu pensava que o meu filho era um extrovertido natural como o pai.
12:41
But I realized at that moment, in that conversation,
219
761607
3550
Mas naquele momento, naquela conversa, percebi
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 ele queria relacionar-se com estranhos.
12:51
with would-be strangers.
221
771245
1964
12:53
It was a talisman he used to protect himself,
222
773920
3652
Era um talismã que ele usava para se proteger,
12:57
a survival skill he had honed over thousands of elevator rides.
223
777596
6219
uma aptidão de sobrevivência que ele aperfeiçoou nas viagens de elevador.
13:04
He was learning to accommodate the tension that his skin color generated
224
784387
5171
Ele estava a aprender a ajustar a tensão que a cor da sua pele gerava
13:11
and that put his own life at risk.
225
791026
2667
e que colocava em risco a sua vida.
13:14
We know that the brain is wired for bias,
226
794619
3783
Sabemos que o cérebro está programado para o preconceito,
13:18
and one way to interrupt that bias is to pause and to reflect
227
798426
4465
e uma maneira de interromper esse preconceito é fazer uma pausa e refletir
13:22
on the evidence of our assumptions.
228
802915
2305
na evidência das nossas suposições.
13:25
So we need to ask ourselves:
229
805244
1755
Então, precisamos de perguntar:
13:27
What assumptions do we bring when we step onto an elevator?
230
807023
4665
Que suposições trazemos quando entramos num elevador?
13:33
Or an airplane?
231
813776
1311
Ou num avião?
13:35
How do we make ourselves aware of our own unconscious bias?
232
815532
4599
Como tomamos consciência dos nossos preconceitos inconscientes?
13:40
Who do those assumptions keep safe?
233
820155
2351
Quem é que se sente seguro com essas suposições?
13:44
Who do they put at risk?
234
824615
1932
Quem é que elas colocam em risco?
13:47
Until we ask these questions
235
827649
2354
Enquanto não fizermos essas perguntas
13:50
and insist that our schools and our courts and our police departments
236
830978
4624
e não insistirmos que as escolas, os tribunais e os departamentos policiais
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
continuaremos a permitir que os preconceitos nos ceguem.
14:03
to blind us.
239
843688
1278
14:05
And if we do,
240
845348
1409
E se assim for,
14:08
none of us are truly safe.
241
848066
3208
nenhum de nós está verdadeiramente seguro.
14:14
Thank you.
242
854103
1308
Obrigada.
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