ABOUT THE SPEAKER
Safwat Saleem - Artist, graphic designer, filmmaker
Safwat Saleem uses satire and art to bring to light stories of adversity.

Why you should listen

Safwat Saleem is a Pakistani-American visual artist, graphic designer and filmmaker. He's best known for making politically-charged satirical art. Safwat's artwork has used a variety of media, including illustration, writing, animation, audio, film and sculpture. He often combines several media to create multimedia storytelling experiences that get his audiences talking -- and laughing -- about subjects that tend to otherwise make people feel uncomfortable. Saleem is also the founder of Bandbaja, a Pakistani music magazine that promoted the use of modern popular music as a socio-political tool.

Saleem has a penchant for doing voiceovers in his films for all kinds of silly characters like a bear, sheep, greeting card and a whale to name a few. His work is shown regularly in galleries around the U.S. and has been featured in publications such as Wired, BoingBoing and Brainpickings. Safwat is a TED Senior Fellow and he likes pizza (like, a lot).

More profile about the speaker
Safwat Saleem | Speaker | TED.com
TED2016

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

Safwat Saleem: Warum ich weiter sprechen werde, auch wenn man sich über meinen Akzent lustig macht

Filmed:
1,580,579 views

Der Künstler Safwat Saleem wuchs mit einem Stottern auf, entschied sich aber als freiberuflicher Animator dazu, seinen Charakteren mit seiner eigenen Stimme Leben einzuhauchen. Als man sich in YouTube-Kommentaren über seinen pakistanischen Akzent lustig machte, war er am Boden zerstört und seine Stimme verschwand allmählich aus seiner Kunst. In diesem charmanten, nachdenklichen Vortrag schildert dieser TED-Fellow, wie er seine Stimme und sein Selbstvertrauen zurückerlangte.
- Artist, graphic designer, filmmaker
Safwat Saleem uses satire and art to bring to light stories of adversity. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I used to have this recurringwiederkehrende dreamTraum
0
844
2061
Ich hatte früher oft einen Traum,
00:14
where I'd walkgehen into a roomfulRaum of people,
1
2929
2412
in dem ich einen Raum
voller Menschen betrete
00:18
and I'd try not to make
eyeAuge contactKontakt with anyonejemand.
2
6388
2572
und versuche, Augenkontakt zu meiden.
00:22
UntilBis someonejemand noticesHinweise me,
3
10220
1715
Bis mich jemand bemerkt
00:23
and I just panicPanik.
4
11959
1443
und ich in Panik verfalle.
00:26
And the personPerson walksSpaziergänge up to me,
5
14213
1804
Und diese Person kommt zu mir und sagt:
00:28
and sayssagt, "HiHallo, my nameName is So-and-soSoundso.
6
16041
2509
"Hallo, ich heiße so-und-so. Und du?"
00:30
And what is your nameName?"
7
18574
1359
00:32
And I'm just quietruhig, unableunfähig to respondreagieren.
8
20313
3185
Ich bleibe still, kann nicht antworten.
00:37
After some awkwardumständlich silenceSchweigen, he goesgeht,
9
25196
2443
Nach einer unangenehmen Pause fragt er:
00:39
"Have you forgottenvergessen your nameName?"
10
27663
1581
"Hast du deinen Namen vergessen?"
00:41
And I'm still quietruhig.
11
29851
1449
Ich bin immer noch still.
00:44
And then, slowlylangsam, all the other people
in the roomZimmer beginStart to turnWende towardzu me
12
32293
4646
Dann drehen sich alle Menschen im Raum
langsam in meine Richtung
00:48
and askFragen, almostfast in unisonUnison,
13
36963
2255
und fragen fast einstimmig:
00:51
(Voice-overVoice-over, severalmehrere voicesStimmen)
"Have you forgottenvergessen your nameName?"
14
39830
4762
(Off-Ton, mehrere Stimmen)
"Hast du deinen Namen vergessen?"
00:56
As the chantGesang getsbekommt louderlauter,
I want to respondreagieren, but I don't.
15
44616
3090
Der Chor wird lauter
und ich will antworten,
aber ich tue es nicht.
01:02
I'm a visualvisuell artistKünstler.
16
50350
1499
Ich bin bildender Künstler.
01:04
Some of my work is humoroushumorvolle,
17
52754
2581
Einige meiner Werke sind lustig,
01:07
and some is a bitBit funnykomisch but in a sadtraurig way.
18
55359
3601
andere ein bisschen,
aber eher auf eine traurige Art.
01:12
And one thing that I really enjoygenießen doing
19
60160
4707
Aber was ich wirklich gerne mache,
01:16
is makingHerstellung these little animationsAnimationen
20
64891
2266
ist, kleine Animationen zu erstellen,
01:19
where I get to do the voice-overVoice-over
for all kindsArten of charactersFiguren.
21
67181
3774
in denen ich alle möglichen
Charaktere sprechen kann.
01:22
I've been a bearBär.
22
70979
1258
Ich war schon ein Bär.
01:24
(VideoVideo) BearBär (SafwatSafwat Saleem'sDie Saleem voiceStimme): HiHallo.
23
72261
2069
(Video) Bär (SS's Stimme): Hi.
01:26
(LaughterLachen)
24
74354
1751
(Lachen)
01:28
SafwatSafwat SaleemSaleem: I've been a whaleWal.
25
76129
1660
Safwat Saleem: Ich war ein Wal.
01:29
(VideoVideo) WhaleWal (SS'sSS voiceStimme): HiHallo.
26
77813
1689
(Video) Wal (SS's Stimme): Hi.
01:31
(LaughterLachen)
27
79526
1263
(Lachen)
01:32
SSSS: I've been a greetingGruß cardKarte.
28
80813
1464
SS: Ich war eine Grußkarte.
01:34
(VideoVideo) GreetingGruß cardKarte (SS'sSS voiceStimme): HiHallo.
29
82301
2053
(Video) Grußkarte (SS's Stimme): Hi.
(Lachen)
01:36
(LaughterLachen)
30
84378
1079
01:37
SSSS: And my personalpersönlich favoriteFavorit
is Frankenstein'sFrankensteins monsterMonster-.
31
85481
3007
SS: Mein Favorit ist aber
Frankensteins Monster.
01:40
(VideoVideo) Frankenstein'sFrankensteins monsterMonster-
(SS'sSS voiceStimme): (GruntsGrunzen)
32
88512
2697
(Video) Monster (SS's Stimme): (Knurren)
(Lachen)
01:43
(LaughterLachen)
33
91233
1040
SS: Dafür musste ich nur viel knurren.
01:44
SSSS: I just had to gruntGrunzen
a lot for that one.
34
92297
2100
01:46
A fewwenige yearsJahre agovor,
I madegemacht this educationalBildungs videoVideo
35
94421
2683
Vor ein paar Jahren
machte ich ein Lehrvideo
01:49
about the historyGeschichte of videoVideo gamesSpiele.
36
97128
2896
über die Geschichte von Videospielen.
01:52
And for that one, I got to do
the voiceStimme of SpaceRaum InvaderInvader.
37
100048
3742
Für das Video konnte ich
sogar Space Invader sprechen.
(Video) Space Invader
(SS's Stimme): Hi.
01:55
(VideoVideo) SpaceRaum InvaderInvader (SS'sSS voiceStimme): HiHallo.
38
103814
2056
SS: Ein Traum wurde wahr.
01:57
SSSS: A dreamTraum come truewahr, really,
39
105894
1447
(Lachen)
01:59
(LaughterLachen)
40
107365
1002
Als ich das Video hochlud,
02:00
And when that videoVideo was postedGesendet onlineonline,
41
108391
2079
02:02
I just satsaß there on the computerComputer,
hittingschlagen "refreshaktualisieren,"
42
110494
2690
saß ich vor dem Computer
und drückte auf "Neu laden",
02:05
excitedaufgeregt to see the responseAntwort.
43
113208
1476
war gespannt auf die Reaktionen.
02:07
The first commentKommentar comeskommt in.
44
115208
1414
Da kam der erste Kommentar.
02:08
(VideoVideo) CommentKommentar: Great jobJob.
45
116646
1294
(Video) Kommentar: Gutes Video. SS: Ja!
02:09
SSSS: Yes!
46
117964
1150
02:11
I hitschlagen "refreshaktualisieren."
47
119709
1255
Nochmal "Neu laden".
(Video) Kommentar: Tolles Video.
Freue mich schon auf das nächste.
02:12
(VideoVideo) CommentKommentar: ExcellentAusgezeichnet videoVideo.
I look forwardVorwärts- to the nextNächster one.
48
120988
3103
02:16
SSSS: This was just the first
of a two-partzweiteilige videoVideo.
49
124115
2496
SS: Das war der 1. Teil
eines zweiteiligen Videos.
02:18
I was going to work
on the secondzweite one nextNächster.
50
126635
2041
Ich wollte danach am zweiten arbeiten.
02:20
I hitschlagen "refreshaktualisieren."
51
128700
1166
Wieder "Neu laden".
02:21
(VideoVideo) CommentKommentar: Where is partTeil TWO?
WHEREEEEEWHEREEEEE? I need it NOWWWWWNOWWWWW!: P
52
129890
3836
(Video) Kommentar: Wo ist Teil ZWEI?
WOOOO? Ich will ihn JEEEEETZT!
02:25
(LaughterLachen)
53
133750
1518
(Lachen)
02:27
SSSS: People other than my momMama
were sayingSprichwort nicenett things about me,
54
135292
2943
SS: Es sagte mal nicht nur
meine Mutter Gutes über mich,
und das im Internet!
02:30
on the InternetInternet!
55
138259
1166
02:31
It feltFilz like I had finallyendlich arrivedist eingetroffen.
56
139449
2333
Es war, als wäre ich endlich angekommen.
02:33
I hitschlagen "refreshaktualisieren."
57
141806
1302
Ich klickte "Neu laden".
02:35
(VideoVideo) CommentKommentar: His voiceStimme
is annoyingnervig. No offenseStraftat.
58
143132
2699
(Video) Kommentar:
Nervige Stimme. Nichts für ungut.
02:37
SSSS: OK, no offenseStraftat takengenommen. RefreshAktualisieren.
59
145855
2670
SS: Okay, passt schon. "Neu laden".
(Video) Kommentar: Machst du das Video
bitte neu, ohne Erdnussbutter im Mund?
02:40
(VideoVideo) CommentKommentar: Could you remakeRemake this
withoutohne peanutErdnuss butterButter in your mouthMund?
60
148549
3564
02:44
SSSS: OK, at leastam wenigsten the feedbackFeedback
is somewhatetwas constructivekonstruktiv. HitDrücken Sie "refreshaktualisieren."
61
152137
4467
SS: Okay, wenigstens einigermaßen
konstruktive Kritik. "Neu laden".
(Video) Kommentar:
Bitte nicht wieder dieser Sprecher,
02:48
(VideoVideo) CommentKommentar: Please don't use
this narratorErzähler again
62
156628
2546
man versteht ihn kaum.
02:51
u can barelykaum understandverstehen him.
63
159198
1362
SS: Neu laden.
02:52
SSSS: RefreshAktualisieren.
64
160584
1151
(Video) Kommentar: Kam wegen
indischem Akzent nicht mit.
02:53
(VideoVideo) CommentKommentar: Couldn'tKonnte nicht followFolgen
because of the IndianIndian accentAkzent.
65
161759
2980
SS: Okay, zwei Sachen.
Erstens, ich hab keinen indischen Akzent,
02:56
SSSS: OK, OK, OK, two things.
66
164763
1484
02:58
NumberAnzahl one, I don't have an IndianIndian accentAkzent,
67
166271
2072
sondern einen pakistanischen, okay?
03:00
I have a PakistaniPakistanische accentAkzent, OK?
68
168367
1927
03:02
And numberNummer two, I clearlydeutlich
have a PakistaniPakistanische accentAkzent.
69
170318
3140
Zweitens, ich habe ganz klar
einen pakistanischen Akzent.
03:05
(LaughterLachen)
70
173482
2021
(Lachen)
03:08
But commentsBemerkungen like that keptgehalten comingKommen in,
71
176233
2025
Aber dann häuften sich diese Kommentare,
03:10
so I figuredabgebildet I should just ignoreignorieren them
72
178282
2745
und ich dachte, ich ignoriere sie lieber
03:13
and startAnfang workingArbeiten
on the secondzweite partTeil of the videoVideo.
73
181051
2589
und fange den zweiten Teil an.
03:16
I recordedverzeichnet my audioAudio-,
74
184104
1530
Ich nahm meine Stimme auf,
03:17
but everyjeden time I satsaß down to editbearbeiten,
75
185658
2999
aber immer, wenn ich mich
ans Editieren setzen wollte,
03:20
I just could not do it.
76
188681
1673
konnte ich einfach nicht.
03:23
EveryJedes singleSingle time, it would take me
back to my childhoodKindheit,
77
191688
2988
Ich musste jedes Mal
an meine Kindheit zurückdenken,
03:26
when I had a much harderSchwerer time speakingApropos.
78
194700
2821
als mir das Sprechen viel schwerer fiel.
03:29
I've stutteredstotterte for as long
as I can remembermerken.
79
197934
2804
Ich stottere schon,
seit ich zurückdenken kann.
03:34
I was the kidKind in classKlasse
80
202285
1277
Ich war das Kind,
03:35
who would never raiseerziehen his handHand
when he had a questionFrage --
81
203586
2637
das sich nie meldete,
wenn es eine Frage hatte,
03:38
or knewwusste the answerAntworten.
82
206247
1174
oder die Antwort wusste.
03:39
EveryJedes time the phoneTelefon rangklingelte,
83
207445
1315
Wenn das Telefon klingelte,
rannte ich immer ins Bad,
03:40
I would runLauf to the bathroomBadezimmer
so I would not have to answerAntworten it.
84
208784
3635
um nicht rangehen zu müssen.
03:44
If it was for me, my parentsEltern
would say I'm not around.
85
212907
3209
Wenn es für mich war,
sagten meine Eltern, ich wäre nicht da.
03:48
I spentverbraucht a lot of time in the bathroomBadezimmer.
86
216140
1930
Ich verbrachte viel Zeit im Badezimmer.
03:51
And I hatedgehasst introducingeinführen myselfmich selber,
87
219721
2471
Ich hasste es, mich vorzustellen,
03:54
especiallyinsbesondere in groupsGruppen.
88
222216
1609
besonders einer Gruppe Menschen.
03:55
I'd always stutterStottern on my nameName,
and there was usuallygewöhnlich someonejemand who'dWer würde go,
89
223849
3376
Ich stotterte immer bei meinem Namen,
und meistens fragte dann jemand:
"Hast du deinen Namen vergessen?"
Und alle fingen an zu lachen.
03:59
"Have you forgottenvergessen your nameName?"
90
227249
1527
04:00
And then everybodyjeder would laughLachen.
91
228800
1577
04:02
That jokeWitz never got oldalt.
92
230856
2150
Der Witz wurde nie alt.
[Schwachköpfe]
04:06
(LaughterLachen)
93
234727
2583
(Lachen)
04:09
I spentverbraucht my childhoodKindheit
feelingGefühl that if I spokeSpeiche,
94
237635
3807
Meine ganze Kindheit lang
dachte ich, wenn ich rede,
04:13
it would becomewerden obviousoffensichtlich
that there was something wrongfalsch with me,
95
241466
5155
werden die Leute merken,
dass mit mir etwas nicht stimmt,
04:18
that I was not normalnormal.
96
246645
1497
dass ich nicht normal bin.
04:21
So I mostlymeist stayedblieb quietruhig.
97
249070
1659
Also blieb ich oft still.
04:24
And so you see, eventuallyschließlich for me to even
be ablefähig to use my voiceStimme in my work
98
252142
3763
Sie sehen, allein die Möglichkeit,
meine Stimme in meiner Kunst zu nutzen,
04:27
was a hugeenorm stepSchritt for me.
99
255929
1573
war ein großer Schritt nach vorn.
04:29
EveryJedes time I recordAufzeichnung audioAudio-,
100
257991
1596
Immer, wenn ich mich aufnehme,
04:31
I fumblefummeln my way throughdurch sayingSprichwort
eachjede einzelne sentenceSatz manyviele, manyviele timesmal,
101
259611
3495
stolpere ich sehr oft durch jeden Satz
04:35
and then I go back in
102
263130
1634
und dann schau ich mir alles an
04:36
and pickwähle the onesEinsen
where I think I sucksaugen the leastam wenigsten.
103
264788
3582
und suche mir die Aufnahmen heraus,
die nicht ganz so grausig klingen.
(Off-Ton) SS: Tonbearbeitung
ist wie Photoshop für die Stimme.
04:42
(Voice-overVoice-over) SSSS: AudioAudio editingBearbeitung
is like PhotoshopPhotoshop for your voiceStimme.
104
270997
3079
04:46
I can slowlangsam it down, speedGeschwindigkeit it up,
make it deeperTiefer, addhinzufügen an echoEcho.
105
274100
3811
Ich kann sie verlangsamen, beschleunigen,
tiefer machen, ein Echo hinzufügen.
04:49
And if I stutterStottern alongeine lange the way,
and if I stutterStottern alongeine lange the way,
106
277935
3747
Und wenn ich irgendwann stottere --
und wenn ich irgendwann stottere --
04:53
I just go back in and fixFix it.
107
281706
1619
behebe ich das Problem einfach,
wie durch Magie.
04:55
It's magicMagie.
108
283349
1395
04:56
SSSS: UsingMit Hilfe my highlyhöchst editedbearbeitet
voiceStimme in my work
109
284768
2905
SS: Meine bearbeitete Stimme
in meiner Kunst zu nutzen
04:59
was a way for me
to finallyendlich soundklingen normalnormal to myselfmich selber.
110
287697
3555
gab mir somit das Gefühl,
endlich normal zu klingen.
05:04
But after the commentsBemerkungen on the videoVideo,
111
292302
2145
Aber nach den Kommentaren
05:06
it no longerlänger madegemacht me feel normalnormal.
112
294924
2005
fühlte ich mich nicht mehr normal.
05:09
And so I stoppedgestoppt
usingmit my voiceStimme in my work.
113
297897
2373
Und ich hörte auf, sie zu benutzen.
05:13
SinceSeit then, I've thought a lot
about what it meansmeint to be normalnormal.
114
301984
3766
Seitdem habe ich viel darüber nachgedacht,
was es heißt, normal zu sein.
05:19
And I've come to understandverstehen
115
307218
2018
Mir ist klar geworden,
05:21
that "normalnormal" has a lot to do
with expectationsErwartungen.
116
309260
3379
dass Normalsein viel
mit Erwartungen zu tun hat.
05:25
Let me give you an exampleBeispiel.
117
313307
1529
Ich gebe Ihnen ein Beispiel.
05:26
I camekam acrossüber this storyGeschichte
118
314860
1330
Ich habe einmal etwas über den
altgriechischen Dichter Homer gelesen.
05:28
about the AncientAntike GreekGriechisch writerSchriftsteller, HomerHomer.
119
316214
2266
05:30
Now, HomerHomer mentionsErwähnungen
very fewwenige colorsFarben in his writingSchreiben.
120
318504
3249
Er erwähnt in seinen Texten
nur wenige Farben.
05:34
And even when he does,
121
322650
1605
Wenn er sie dann doch erwähnt,
nimmt er gerne mal die falschen.
05:36
he seemsscheint to get them quiteganz a bitBit wrongfalsch.
122
324279
2038
05:38
For exampleBeispiel, the seaMeer
is describedbeschrieben as wineWein redrot,
123
326936
3292
Er beschreibt manchmal
das Meer als weinrot,
05:42
people'sMenschen facesGesichter are sometimesmanchmal greenGrün
and sheepSchaf are purplelila.
124
330252
3547
Gesichter als grün und Schafe als lila.
05:46
But it's not just HomerHomer.
125
334838
1375
Aber nicht nur er macht das.
05:48
If you look at all
of the ancientAntike literatureLiteratur --
126
336237
2309
Die gesamte Literatur der Antike --
die des alten Chinas, Islands,
Griechenlands, Indiens,
05:50
AncientAntike ChineseChinesisch, IcelandicIsländisch, GreekGriechisch, IndianIndian
127
338570
2200
05:52
and even the originalOriginal HebrewHebräisch BibleBibel --
128
340794
2677
sogar die hebräische Bibel --
05:55
they all mentionerwähnen very fewwenige colorsFarben.
129
343495
2576
sie alle erwähnen nur sehr wenige Farben.
05:58
And the mostdie meisten popularBeliebt theoryTheorie
for why that mightMacht be the caseFall
130
346745
3380
Die beliebteste Theorie,
was die Gründe dafür angeht, ist,
06:02
is that culturesKulturen beginStart
to recognizeerkenne a colorFarbe
131
350149
2404
dass Kulturen erst dann
eine Farbe erkennen,
06:04
only onceEinmal they have the abilityFähigkeit
to make that colorFarbe.
132
352577
3085
wenn sie sie selbst herstellen können.
06:07
So basicallyGrundsätzlich gilt, if you can make a colorFarbe,
133
355686
1850
Also nur, wenn man sie herstellen kann,
kann man eine Farbe auch sehen.
06:09
only then can you see it.
134
357560
1626
06:11
A colorFarbe like redrot, whichwelche was fairlyziemlich easyeinfach
for manyviele culturesKulturen to make --
135
359727
3659
Viele Kulturen konnten die Farbe Rot
sehr leicht herstellen,
06:15
they beganbegann to see that colorFarbe
fairlyziemlich earlyfrüh on.
136
363410
2831
und sie begannen schon sehr früh,
diese Farbe zu sehen.
06:18
But a colorFarbe like blueblau,
whichwelche was much harderSchwerer to make --
137
366265
2743
Aber Blau war zum Beispiel
viel schwerer, herzustellen --
06:21
manyviele culturesKulturen didn't beginStart to learnlernen
how to make that colorFarbe
138
369032
2753
viele Kulturen lernten erst viel später,
wie es zu machen war,
06:23
untilbis much laterspäter.
139
371809
1166
06:24
They didn't beginStart to see it
untilbis much laterspäter as well.
140
372999
2516
und sie sahen die Farbe
auch erst viel später.
06:27
So untilbis then, even thoughobwohl
a colorFarbe mightMacht be all around them,
141
375539
3650
Sie hatten also nicht die Fähigkeit,
eine Farbe zu sehen,
06:31
they simplyeinfach did not have
the abilityFähigkeit to see it.
142
379213
2445
obwohl sie vielleicht
überall um sie herum war.
06:33
It was invisIbleUnsichtbar.
143
381682
1158
Sie war unsichtbar,
kein Teil ihrer Normalität.
06:34
It was not a partTeil of theirihr normalnormal.
144
382864
2380
06:38
And that storyGeschichte has helpedhalf
put my ownbesitzen experienceErfahrung into contextKontext.
145
386593
2902
Diese Geschichte half mir,
meine eigenen Erfahrungen einzuordnen.
06:42
So when I first readlesen
the commentsBemerkungen on the videoVideo,
146
390376
2470
Als ich die Kommentare
unter dem Video las,
06:44
my initialInitiale reactionReaktion was to take it
all very personallypersönlich.
147
392870
2895
nahm ich zunächst alles sehr persönlich.
06:48
But the people commentingkommentieren did not know
148
396543
1898
Ihre Verfasser wussten aber nicht,
06:50
how self-consciousselbstbewusste I am about my voiceStimme.
149
398465
2860
wie unsicher ich wegen meiner Stimme bin.
06:54
They were mostlymeist reactingreagierend to my accentAkzent,
150
402258
2647
Die meisten schrieben wegen meines Akzents
06:56
that it is not normalnormal
for a narratorErzähler to have an accentAkzent.
151
404929
3517
und sagten, dass Erzähler
normalerweise keinen haben.
07:01
But what is normalnormal, anywaysowieso?
152
409089
1503
Aber was ist "normal" überhaupt?
Wir wissen, dass Korrektoren
mehr Fehler in unseren Texten finden,
07:03
We know that reviewersGutachter will find
more spellingRechtschreibung errorsFehler in your writingSchreiben
153
411473
3362
wenn sie denken, wir seien schwarz.
07:06
if they think you're blackschwarz.
154
414859
1371
Dass Dozenten weibliche oder
einer Minderheit angehörige Studenten
07:09
We know that professorsProfessoren are lessWeniger likelywahrscheinlich
to help femaleweiblich or minorityMinderheit studentsStudenten.
155
417144
4292
seltener unterstützen.
07:14
And we know that resumesLebensläufe
with white-soundingweiß-klingende namesNamen
156
422349
2647
Und dass Bewerber mit weißen Nachnamen
öfter zurückgerufen werden
07:17
get more callbacksRückrufe than resumesLebensläufe
with black-soundingSchwarz-klingende namesNamen.
157
425020
2893
als Bewerber mit schwarzen Namen.
07:21
Why is that?
158
429043
1198
Warum?
07:23
Because of our expectationsErwartungen
of what is normalnormal.
159
431011
2443
Wegen unserer Auffassung von Normalität.
07:26
We think it is normalnormal
160
434135
1579
Wir halten es für normal,
wenn ein schwarzer Student
07:27
when a blackschwarz studentSchüler has spellingRechtschreibung errorsFehler.
161
435738
2105
Rechtschreibfehler macht.
07:30
We think it is normalnormal
162
438264
1715
Wir halten es für normal,
07:32
when a femaleweiblich or minorityMinderheit studentSchüler
does not succeedgelingen.
163
440003
3192
dass weibliche oder einer Minderheit
angehörige Studenten versagen.
07:35
And we think it is normalnormal
164
443962
1639
Wir halten es auch für normal,
07:37
that a whiteWeiß employeeMitarbeiter
is a better hiremieten than a blackschwarz employeeMitarbeiter.
165
445625
3086
dass weiße Angestellte
besser sind als schwarze.
07:41
But studiesStudien alsoebenfalls showShow
that discriminationDiskriminierung of this kindArt,
166
449399
2594
Studien zufolge basiert aber
diese Art von Diskriminierung
07:44
in mostdie meisten casesFälle, is simplyeinfach favoritismGünstlingswirtschaft,
167
452017
2045
meistens nur auf Bevorzugung
und entspringt unserem Wunsch,
07:46
and it resultsErgebnisse more from wantingwollend
to help people that you can relatesich beziehen to
168
454086
3518
Menschen zu helfen,
denen wir uns zugehörig fühlen,
07:50
than the desireVerlangen to harmSchaden people
that you can't relatesich beziehen to.
169
458493
3197
und nicht etwa unserem Wunsch,
alle anderen zu verletzen.
07:54
And not relatingbezüglich to people
startsbeginnt at a very earlyfrüh ageAlter.
170
462944
3207
Wir fangen schon sehr früh an,
uns anderen nicht zugehörig zu fühlen.
07:58
Let me give you an exampleBeispiel.
171
466175
1380
Ich gebe Ihnen ein Beispiel:
07:59
One libraryBibliothek that keepshält trackSpur of charactersFiguren
172
467949
3549
Eine Bücherei, die jedes Jahr
die Figuren aufzeichnet,
08:03
in the children'sKinder- bookBuch
collectionSammlung everyjeden yearJahr,
173
471522
3293
die in Kinderbüchern vorkommen,
08:06
foundgefunden that in 2014,
only about 11 percentProzent of the booksBücher
174
474839
5281
fand heraus, dass 2014 nur 11 % der Bücher
08:12
had a characterCharakter of colorFarbe.
175
480144
2200
eine farbige Figur beinhalteten.
08:14
And just the yearJahr before,
that numberNummer was about eightacht percentProzent,
176
482368
3677
Vor einem Jahr lag diese Zahl
noch bei 8 %,
08:18
even thoughobwohl halfHälfte of AmericanAmerikanische childrenKinder
todayheute come from a minorityMinderheit backgroundHintergrund.
177
486069
3808
obwohl heutzutage die Hälfte der Kinder
in Amerika aus Minderheiten stammen.
Die Hälfte.
08:21
HalfDie Hälfte.
178
489901
1150
08:23
So there are two biggroß issuesProbleme here.
179
491353
1624
Es gibt also zwei große Probleme.
08:25
NumberAnzahl one, childrenKinder are told
that they can be anything,
180
493001
2657
Erstens lernen Kinder, dass sie
alles Mögliche sein und tun können,
08:27
they can do anything,
181
495682
1151
und doch lesen farbige Kinder
vor allem Geschichten über Menschen,
08:28
and yetnoch, mostdie meisten storiesGeschichten
that childrenKinder of colorFarbe consumeverbrauchen
182
496857
2473
08:31
are about people who are not like them.
183
499354
1878
die nicht wie sie sind.
08:33
NumberAnzahl two is that majorityMehrheit groupsGruppen
don't get to realizerealisieren
184
501256
2759
Zweitens erkennen Mehrheiten gar nicht,
08:36
the great extentUmfang to whichwelche
they are similarähnlich to minoritiesMinderheiten --
185
504039
3033
wie viel sie doch
mit Minderheiten gemein haben --
08:39
our everydayjeden Tag experiencesErfahrungen, our hopesHoffnungen,
186
507096
3047
alltägliche Erlebnisse, Hoffnungen,
08:42
our dreamsTräume, our fearsÄngste
187
510167
1872
Träume, Ängste
08:44
and our mutualgegenseitige love for hummusHummus.
188
512063
1773
und eine Schwäche für Hummus,
er ist echt köstlich!
08:45
It's delicioussehr lecker!
189
513860
1309
(Lachen)
08:47
(LaughterLachen)
190
515193
1707
08:49
Just like the colorFarbe blueblau
for AncientAntike GreeksGriechen,
191
517911
2683
Genau so wie die Farbe Blau
für die alten Griechen
08:52
minoritiesMinderheiten are not a partTeil
of what we considerErwägen normalnormal,
192
520618
3321
sind Minderheiten nicht Teil
unserer Vorstellung von Normalität.
08:57
because normalnormal is simplyeinfach a constructionBau
of what we'vewir haben been exposedausgesetzt to,
193
525440
4961
Denn Normalität ist einfach ein Konstrukt
unseres Umfelds und hängt davon ab,
09:02
and how visiblesichtbar it is around us.
194
530425
1789
wie sichtbar dieses für uns ist.
09:05
And this is where things
get a bitBit difficultschwer.
195
533590
2132
Und hier hätten wir das Dilemma.
09:08
I can acceptakzeptieren the preexistingbereits vorhandene notionBegriff
of normalnormal -- that normalnormal is good,
196
536714
4280
Ich könnte dieses bestehende Konzept
von Normalität annehmen --
dass Normales gut und alles
abseits dieser engen Definition
09:13
and anything outsidedraußen of that very
narroweng definitionDefinition of normalnormal is badschlecht.
197
541018
4015
schlecht sei.
09:17
Or I can challengeHerausforderung
that preexistingbereits vorhandene notionBegriff of normalnormal
198
545758
3846
Ich könnte es aber auch infrage stellen.
09:22
with my work
199
550462
1173
Mit meiner Kunst,
09:24
and with my voiceStimme
200
552034
1276
mit meiner Stimme
09:26
and with my accentAkzent
201
554338
1423
mit meinem Akzent,
09:28
and by standingStehen here onstageauf der Bühne,
202
556632
1516
und zwar hier auf dieser Bühne,
09:30
even thoughobwohl I'm scarederschrocken shitlessScheiße
and would ratherlieber be in the bathroomBadezimmer.
203
558172
3323
obwohl ich eine Höllenangst habe
und lieber im Badezimmer wäre.
09:33
(LaughterLachen)
204
561519
1317
(Lachen)
09:34
(ApplauseApplaus)
205
562860
2817
(Applaus)
(Video) Schaf (SS's Stimme):
Ich benutze allmählich wieder
09:45
(VideoVideo) SheepSchafe (SS'sSS voiceStimme):
I'm now slowlylangsam startingbeginnend to use my voiceStimme
206
573301
3171
meine Stimme in meiner Kunst.
Und es tut gut.
09:48
in my work again.
207
576496
1154
09:49
And it feelsfühlt sich good.
208
577674
1151
Es wird mich immer noch fertig machen,
09:50
It does not mean I won'tGewohnheit have a breakdownAufteilung
209
578849
1968
wenn mir wieder einige Leute sagen,
09:52
the nextNächster time a couplePaar dozenDutzend
people say that I talk
210
580841
2467
(Murmeln) ich hätte Erdnussbutter im Mund.
09:55
(MumblingMurmeln) like I have peanutErdnuss
butterButter in my mouthMund.
211
583332
2308
(Lachen)
09:57
(LaughterLachen)
212
585664
1002
09:58
SSSS: It just meansmeint I now have
a much better understandingVerstehen
213
586690
2680
SS: Mir ist jetzt aber viel bewusster,
10:01
of what's at stakeAnteil,
214
589394
1744
was auf dem Spiel steht,
10:03
and how givinggeben up is not an optionMöglichkeit.
215
591162
2500
und dass aufgeben nicht in Frage kommt.
10:08
The AncientAntike GreeksGriechen didn't just wakeaufwachen up
one day and realizerealisieren
216
596519
2886
Den alten Griechen fiel auch nicht
eines Tages plötzlich auf,
10:11
that the skyHimmel was blueblau.
217
599429
1325
dass der Himmel blau ist.
10:13
It tookdauerte centuriesJahrhunderte, even, for humansMenschen
to realizerealisieren what we had been ignoringignorierend
218
601197
3438
Wir Menschen brauchten Jahrhunderte,
um Sachen zu bemerken,
die wir so lange ignoriert hatten.
10:16
for so long.
219
604659
1169
10:18
And so we mustsollen continuouslyständig challengeHerausforderung
our notionBegriff of normalnormal,
220
606893
3821
Deshalb müssen wir unser Verständnis
von Normalität regelmäßig hinterfragen,
10:22
because doing so is going
to allowzulassen us as a societyGesellschaft
221
610738
4332
denn so können wir als Gesellschaft
10:27
to finallyendlich see the skyHimmel for what it is.
222
615094
2536
den Himmel endlich so sehen, wie er ist.
10:32
(VideoVideo) CharactersZeichen: Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
223
620272
5764
(Video) Figuren: Danke. Danke.
Danke. Danke. Danke.
10:38
Frankenstein'sFrankensteins monsterMonster-: (GruntsGrunzen)
224
626060
1591
Frankensteins Monster: (Knurren)
10:39
(LaughterLachen)
225
627675
1011
(Lachen)
10:40
SSSS: Thank you.
226
628710
1151
SS: Danke.
10:41
(ApplauseApplaus)
227
629885
3883
(Applaus)
Translated by Marcel Stirner
Reviewed by Katrin Sültmann

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ABOUT THE SPEAKER
Safwat Saleem - Artist, graphic designer, filmmaker
Safwat Saleem uses satire and art to bring to light stories of adversity.

Why you should listen

Safwat Saleem is a Pakistani-American visual artist, graphic designer and filmmaker. He's best known for making politically-charged satirical art. Safwat's artwork has used a variety of media, including illustration, writing, animation, audio, film and sculpture. He often combines several media to create multimedia storytelling experiences that get his audiences talking -- and laughing -- about subjects that tend to otherwise make people feel uncomfortable. Saleem is also the founder of Bandbaja, a Pakistani music magazine that promoted the use of modern popular music as a socio-political tool.

Saleem has a penchant for doing voiceovers in his films for all kinds of silly characters like a bear, sheep, greeting card and a whale to name a few. His work is shown regularly in galleries around the U.S. and has been featured in publications such as Wired, BoingBoing and Brainpickings. Safwat is a TED Senior Fellow and he likes pizza (like, a lot).

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