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
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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.
Safwat Saleem - Artist, graphic designer, filmmaker
Safwat Saleem uses satire and art to bring to light stories of adversity. Full bio
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 recurring dream
0
844
2061
Ich hatte früher oft einen Traum,
00:14
where I'd walk into a roomful of people,
1
2929
2412
in dem ich einen Raum
voller Menschen betrete
voller Menschen betrete
00:18
and I'd try not to make
eye contact with anyone.
eye contact with anyone.
2
6388
2572
und versuche, Augenkontakt zu meiden.
00:22
Until someone notices me,
3
10220
1715
Bis mich jemand bemerkt
00:23
and I just panic.
4
11959
1443
und ich in Panik verfalle.
00:26
And the person walks up to me,
5
14213
1804
Und diese Person kommt zu mir und sagt:
00:28
and says, "Hi, my name is So-and-so.
6
16041
2509
"Hallo, ich heiße so-und-so. Und du?"
00:30
And what is your name?"
7
18574
1359
00:32
And I'm just quiet, unable to respond.
8
20313
3185
Ich bleibe still, kann nicht antworten.
00:37
After some awkward silence, he goes,
9
25196
2443
Nach einer unangenehmen Pause fragt er:
00:39
"Have you forgotten your name?"
10
27663
1581
"Hast du deinen Namen vergessen?"
00:41
And I'm still quiet.
11
29851
1449
Ich bin immer noch still.
00:44
And then, slowly, all the other people
in the room begin to turn toward me
in the room begin to turn toward me
12
32293
4646
Dann drehen sich alle Menschen im Raum
langsam in meine Richtung
langsam in meine Richtung
00:48
and ask, almost in unison,
13
36963
2255
und fragen fast einstimmig:
00:51
(Voice-over, several voices)
"Have you forgotten your name?"
"Have you forgotten your name?"
14
39830
4762
(Off-Ton, mehrere Stimmen)
"Hast du deinen Namen vergessen?"
"Hast du deinen Namen vergessen?"
00:56
As the chant gets louder,
I want to respond, but I don't.
I want to respond, but I don't.
15
44616
3090
Der Chor wird lauter
und ich will antworten,
und ich will antworten,
aber ich tue es nicht.
01:02
I'm a visual artist.
16
50350
1499
Ich bin bildender Künstler.
01:04
Some of my work is humorous,
17
52754
2581
Einige meiner Werke sind lustig,
01:07
and some is a bit funny but in a sad way.
18
55359
3601
andere ein bisschen,
aber eher auf eine traurige Art.
aber eher auf eine traurige Art.
01:12
And one thing that I really enjoy doing
19
60160
4707
Aber was ich wirklich gerne mache,
01:16
is making these little animations
20
64891
2266
ist, kleine Animationen zu erstellen,
01:19
where I get to do the voice-over
for all kinds of characters.
for all kinds of characters.
21
67181
3774
in denen ich alle möglichen
Charaktere sprechen kann.
Charaktere sprechen kann.
01:22
I've been a bear.
22
70979
1258
Ich war schon ein Bär.
01:24
(Video) Bear (Safwat Saleem's voice): Hi.
23
72261
2069
(Video) Bär (SS's Stimme): Hi.
01:26
(Laughter)
24
74354
1751
(Lachen)
01:28
Safwat Saleem: I've been a whale.
25
76129
1660
Safwat Saleem: Ich war ein Wal.
01:29
(Video) Whale (SS's voice): Hi.
26
77813
1689
(Video) Wal (SS's Stimme): Hi.
01:31
(Laughter)
27
79526
1263
(Lachen)
01:32
SS: I've been a greeting card.
28
80813
1464
SS: Ich war eine Grußkarte.
01:34
(Video) Greeting card (SS's voice): Hi.
29
82301
2053
(Video) Grußkarte (SS's Stimme): Hi.
(Lachen)
01:36
(Laughter)
30
84378
1079
01:37
SS: And my personal favorite
is Frankenstein's monster.
is Frankenstein's monster.
31
85481
3007
SS: Mein Favorit ist aber
Frankensteins Monster.
Frankensteins Monster.
01:40
(Video) Frankenstein's monster
(SS's voice): (Grunts)
(SS's voice): (Grunts)
32
88512
2697
(Video) Monster (SS's Stimme): (Knurren)
(Lachen)
01:43
(Laughter)
33
91233
1040
SS: Dafür musste ich nur viel knurren.
01:44
SS: I just had to grunt
a lot for that one.
a lot for that one.
34
92297
2100
01:46
A few years ago,
I made this educational video
I made this educational video
35
94421
2683
Vor ein paar Jahren
machte ich ein Lehrvideo
machte ich ein Lehrvideo
01:49
about the history of video games.
36
97128
2896
über die Geschichte von Videospielen.
01:52
And for that one, I got to do
the voice of Space Invader.
the voice of Space Invader.
37
100048
3742
Für das Video konnte ich
sogar Space Invader sprechen.
sogar Space Invader sprechen.
(Video) Space Invader
(SS's Stimme): Hi.
(SS's Stimme): Hi.
01:55
(Video) Space Invader (SS's voice): Hi.
38
103814
2056
SS: Ein Traum wurde wahr.
01:57
SS: A dream come true, really,
39
105894
1447
(Lachen)
01:59
(Laughter)
40
107365
1002
Als ich das Video hochlud,
02:00
And when that video was posted online,
41
108391
2079
02:02
I just sat there on the computer,
hitting "refresh,"
hitting "refresh,"
42
110494
2690
saß ich vor dem Computer
und drückte auf "Neu laden",
und drückte auf "Neu laden",
02:05
excited to see the response.
43
113208
1476
war gespannt auf die Reaktionen.
02:07
The first comment comes in.
44
115208
1414
Da kam der erste Kommentar.
02:08
(Video) Comment: Great job.
45
116646
1294
(Video) Kommentar: Gutes Video. SS: Ja!
02:09
SS: Yes!
46
117964
1150
02:11
I hit "refresh."
47
119709
1255
Nochmal "Neu laden".
(Video) Kommentar: Tolles Video.
Freue mich schon auf das nächste.
Freue mich schon auf das nächste.
02:12
(Video) Comment: Excellent video.
I look forward to the next one.
I look forward to the next one.
48
120988
3103
02:16
SS: This was just the first
of a two-part video.
of a two-part video.
49
124115
2496
SS: Das war der 1. Teil
eines zweiteiligen Videos.
eines zweiteiligen Videos.
02:18
I was going to work
on the second one next.
on the second one next.
50
126635
2041
Ich wollte danach am zweiten arbeiten.
02:20
I hit "refresh."
51
128700
1166
Wieder "Neu laden".
02:21
(Video) Comment: Where is part TWO?
WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
52
129890
3836
(Video) Kommentar: Wo ist Teil ZWEI?
WOOOO? Ich will ihn JEEEEETZT!
WOOOO? Ich will ihn JEEEEETZT!
02:25
(Laughter)
53
133750
1518
(Lachen)
02:27
SS: People other than my mom
were saying nice things about me,
were saying nice things about me,
54
135292
2943
SS: Es sagte mal nicht nur
meine Mutter Gutes über mich,
meine Mutter Gutes über mich,
und das im Internet!
02:30
on the Internet!
55
138259
1166
02:31
It felt like I had finally arrived.
56
139449
2333
Es war, als wäre ich endlich angekommen.
02:33
I hit "refresh."
57
141806
1302
Ich klickte "Neu laden".
02:35
(Video) Comment: His voice
is annoying. No offense.
is annoying. No offense.
58
143132
2699
(Video) Kommentar:
Nervige Stimme. Nichts für ungut.
Nervige Stimme. Nichts für ungut.
02:37
SS: OK, no offense taken. Refresh.
59
145855
2670
SS: Okay, passt schon. "Neu laden".
(Video) Kommentar: Machst du das Video
bitte neu, ohne Erdnussbutter im Mund?
bitte neu, ohne Erdnussbutter im Mund?
02:40
(Video) Comment: Could you remake this
without peanut butter in your mouth?
without peanut butter in your mouth?
60
148549
3564
02:44
SS: OK, at least the feedback
is somewhat constructive. Hit "refresh."
is somewhat constructive. Hit "refresh."
61
152137
4467
SS: Okay, wenigstens einigermaßen
konstruktive Kritik. "Neu laden".
konstruktive Kritik. "Neu laden".
(Video) Kommentar:
Bitte nicht wieder dieser Sprecher,
Bitte nicht wieder dieser Sprecher,
02:48
(Video) Comment: Please don't use
this narrator again
this narrator again
62
156628
2546
man versteht ihn kaum.
02:51
u can barely understand him.
63
159198
1362
SS: Neu laden.
02:52
SS: Refresh.
64
160584
1151
(Video) Kommentar: Kam wegen
indischem Akzent nicht mit.
indischem Akzent nicht mit.
02:53
(Video) Comment: Couldn't follow
because of the Indian accent.
because of the Indian accent.
65
161759
2980
SS: Okay, zwei Sachen.
Erstens, ich hab keinen indischen Akzent,
Erstens, ich hab keinen indischen Akzent,
02:56
SS: OK, OK, OK, two things.
66
164763
1484
02:58
Number one, I don't have an Indian accent,
67
166271
2072
sondern einen pakistanischen, okay?
03:00
I have a Pakistani accent, OK?
68
168367
1927
03:02
And number two, I clearly
have a Pakistani accent.
have a Pakistani accent.
69
170318
3140
Zweitens, ich habe ganz klar
einen pakistanischen Akzent.
einen pakistanischen Akzent.
03:05
(Laughter)
70
173482
2021
(Lachen)
03:08
But comments like that kept coming in,
71
176233
2025
Aber dann häuften sich diese Kommentare,
03:10
so I figured I should just ignore them
72
178282
2745
und ich dachte, ich ignoriere sie lieber
03:13
and start working
on the second part of the video.
on the second part of the video.
73
181051
2589
und fange den zweiten Teil an.
03:16
I recorded my audio,
74
184104
1530
Ich nahm meine Stimme auf,
03:17
but every time I sat down to edit,
75
185658
2999
aber immer, wenn ich mich
ans Editieren setzen wollte,
ans Editieren setzen wollte,
03:20
I just could not do it.
76
188681
1673
konnte ich einfach nicht.
03:23
Every single time, it would take me
back to my childhood,
back to my childhood,
77
191688
2988
Ich musste jedes Mal
an meine Kindheit zurückdenken,
an meine Kindheit zurückdenken,
03:26
when I had a much harder time speaking.
78
194700
2821
als mir das Sprechen viel schwerer fiel.
03:29
I've stuttered for as long
as I can remember.
as I can remember.
79
197934
2804
Ich stottere schon,
seit ich zurückdenken kann.
seit ich zurückdenken kann.
03:34
I was the kid in class
80
202285
1277
Ich war das Kind,
03:35
who would never raise his hand
when he had a question --
when he had a question --
81
203586
2637
das sich nie meldete,
wenn es eine Frage hatte,
wenn es eine Frage hatte,
03:38
or knew the answer.
82
206247
1174
oder die Antwort wusste.
03:39
Every time the phone rang,
83
207445
1315
Wenn das Telefon klingelte,
rannte ich immer ins Bad,
rannte ich immer ins Bad,
03:40
I would run to the bathroom
so I would not have to answer it.
so I would not have to answer it.
84
208784
3635
um nicht rangehen zu müssen.
03:44
If it was for me, my parents
would say I'm not around.
would say I'm not around.
85
212907
3209
Wenn es für mich war,
sagten meine Eltern, ich wäre nicht da.
sagten meine Eltern, ich wäre nicht da.
03:48
I spent a lot of time in the bathroom.
86
216140
1930
Ich verbrachte viel Zeit im Badezimmer.
03:51
And I hated introducing myself,
87
219721
2471
Ich hasste es, mich vorzustellen,
03:54
especially in groups.
88
222216
1609
besonders einer Gruppe Menschen.
03:55
I'd always stutter on my name,
and there was usually someone who'd go,
and there was usually someone who'd go,
89
223849
3376
Ich stotterte immer bei meinem Namen,
und meistens fragte dann jemand:
und meistens fragte dann jemand:
"Hast du deinen Namen vergessen?"
Und alle fingen an zu lachen.
Und alle fingen an zu lachen.
03:59
"Have you forgotten your name?"
90
227249
1527
04:00
And then everybody would laugh.
91
228800
1577
04:02
That joke never got old.
92
230856
2150
Der Witz wurde nie alt.
[Schwachköpfe]
04:06
(Laughter)
93
234727
2583
(Lachen)
04:09
I spent my childhood
feeling that if I spoke,
feeling that if I spoke,
94
237635
3807
Meine ganze Kindheit lang
dachte ich, wenn ich rede,
dachte ich, wenn ich rede,
04:13
it would become obvious
that there was something wrong with me,
that there was something wrong with me,
95
241466
5155
werden die Leute merken,
dass mit mir etwas nicht stimmt,
dass mit mir etwas nicht stimmt,
04:18
that I was not normal.
96
246645
1497
dass ich nicht normal bin.
04:21
So I mostly stayed quiet.
97
249070
1659
Also blieb ich oft still.
04:24
And so you see, eventually for me to even
be able to use my voice in my work
be able to use my voice in my work
98
252142
3763
Sie sehen, allein die Möglichkeit,
meine Stimme in meiner Kunst zu nutzen,
meine Stimme in meiner Kunst zu nutzen,
04:27
was a huge step for me.
99
255929
1573
war ein großer Schritt nach vorn.
04:29
Every time I record audio,
100
257991
1596
Immer, wenn ich mich aufnehme,
04:31
I fumble my way through saying
each sentence many, many times,
each sentence many, many times,
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 pick the ones
where I think I suck the least.
where I think I suck the least.
103
264788
3582
und suche mir die Aufnahmen heraus,
die nicht ganz so grausig klingen.
die nicht ganz so grausig klingen.
(Off-Ton) SS: Tonbearbeitung
ist wie Photoshop für die Stimme.
ist wie Photoshop für die Stimme.
04:42
(Voice-over) SS: Audio editing
is like Photoshop for your voice.
is like Photoshop for your voice.
104
270997
3079
04:46
I can slow it down, speed it up,
make it deeper, add an echo.
make it deeper, add an echo.
105
274100
3811
Ich kann sie verlangsamen, beschleunigen,
tiefer machen, ein Echo hinzufügen.
tiefer machen, ein Echo hinzufügen.
04:49
And if I stutter along the way,
and if I stutter along the way,
and if I stutter along the way,
106
277935
3747
Und wenn ich irgendwann stottere --
und wenn ich irgendwann stottere --
und wenn ich irgendwann stottere --
04:53
I just go back in and fix it.
107
281706
1619
behebe ich das Problem einfach,
wie durch Magie.
wie durch Magie.
04:55
It's magic.
108
283349
1395
04:56
SS: Using my highly edited
voice in my work
voice in my work
109
284768
2905
SS: Meine bearbeitete Stimme
in meiner Kunst zu nutzen
in meiner Kunst zu nutzen
04:59
was a way for me
to finally sound normal to myself.
to finally sound normal to myself.
110
287697
3555
gab mir somit das Gefühl,
endlich normal zu klingen.
endlich normal zu klingen.
05:04
But after the comments on the video,
111
292302
2145
Aber nach den Kommentaren
05:06
it no longer made me feel normal.
112
294924
2005
fühlte ich mich nicht mehr normal.
05:09
And so I stopped
using my voice in my work.
using my voice in my work.
113
297897
2373
Und ich hörte auf, sie zu benutzen.
05:13
Since then, I've thought a lot
about what it means to be normal.
about what it means to be normal.
114
301984
3766
Seitdem habe ich viel darüber nachgedacht,
was es heißt, normal zu sein.
was es heißt, normal zu sein.
05:19
And I've come to understand
115
307218
2018
Mir ist klar geworden,
05:21
that "normal" has a lot to do
with expectations.
with expectations.
116
309260
3379
dass Normalsein viel
mit Erwartungen zu tun hat.
mit Erwartungen zu tun hat.
05:25
Let me give you an example.
117
313307
1529
Ich gebe Ihnen ein Beispiel.
05:26
I came across this story
118
314860
1330
Ich habe einmal etwas über den
altgriechischen Dichter Homer gelesen.
altgriechischen Dichter Homer gelesen.
05:28
about the Ancient Greek writer, Homer.
119
316214
2266
05:30
Now, Homer mentions
very few colors in his writing.
very few colors in his writing.
120
318504
3249
Er erwähnt in seinen Texten
nur wenige Farben.
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.
nimmt er gerne mal die falschen.
05:36
he seems to get them quite a bit wrong.
122
324279
2038
05:38
For example, the sea
is described as wine red,
is described as wine red,
123
326936
3292
Er beschreibt manchmal
das Meer als weinrot,
das Meer als weinrot,
05:42
people's faces are sometimes green
and sheep are purple.
and sheep are purple.
124
330252
3547
Gesichter als grün und Schafe als lila.
05:46
But it's not just Homer.
125
334838
1375
Aber nicht nur er macht das.
05:48
If you look at all
of the ancient literature --
of the ancient literature --
126
336237
2309
Die gesamte Literatur der Antike --
die des alten Chinas, Islands,
Griechenlands, Indiens,
Griechenlands, Indiens,
05:50
Ancient Chinese, Icelandic, Greek, Indian
127
338570
2200
05:52
and even the original Hebrew Bible --
128
340794
2677
sogar die hebräische Bibel --
05:55
they all mention very few colors.
129
343495
2576
sie alle erwähnen nur sehr wenige Farben.
05:58
And the most popular theory
for why that might be the case
for why that might be the case
130
346745
3380
Die beliebteste Theorie,
was die Gründe dafür angeht, ist,
was die Gründe dafür angeht, ist,
06:02
is that cultures begin
to recognize a color
to recognize a color
131
350149
2404
dass Kulturen erst dann
eine Farbe erkennen,
eine Farbe erkennen,
06:04
only once they have the ability
to make that color.
to make that color.
132
352577
3085
wenn sie sie selbst herstellen können.
06:07
So basically, if you can make a color,
133
355686
1850
Also nur, wenn man sie herstellen kann,
kann man eine Farbe auch sehen.
kann man eine Farbe auch sehen.
06:09
only then can you see it.
134
357560
1626
06:11
A color like red, which was fairly easy
for many cultures to make --
for many cultures to make --
135
359727
3659
Viele Kulturen konnten die Farbe Rot
sehr leicht herstellen,
sehr leicht herstellen,
06:15
they began to see that color
fairly early on.
fairly early on.
136
363410
2831
und sie begannen schon sehr früh,
diese Farbe zu sehen.
diese Farbe zu sehen.
06:18
But a color like blue,
which was much harder to make --
which was much harder to make --
137
366265
2743
Aber Blau war zum Beispiel
viel schwerer, herzustellen --
viel schwerer, herzustellen --
06:21
many cultures didn't begin to learn
how to make that color
how to make that color
138
369032
2753
viele Kulturen lernten erst viel später,
wie es zu machen war,
wie es zu machen war,
06:23
until much later.
139
371809
1166
06:24
They didn't begin to see it
until much later as well.
until much later as well.
140
372999
2516
und sie sahen die Farbe
auch erst viel später.
auch erst viel später.
06:27
So until then, even though
a color might be all around them,
a color might be all around them,
141
375539
3650
Sie hatten also nicht die Fähigkeit,
eine Farbe zu sehen,
eine Farbe zu sehen,
06:31
they simply did not have
the ability to see it.
the ability to see it.
142
379213
2445
obwohl sie vielleicht
überall um sie herum war.
überall um sie herum war.
06:33
It was invisIble.
143
381682
1158
Sie war unsichtbar,
kein Teil ihrer Normalität.
kein Teil ihrer Normalität.
06:34
It was not a part of their normal.
144
382864
2380
06:38
And that story has helped
put my own experience into context.
put my own experience into context.
145
386593
2902
Diese Geschichte half mir,
meine eigenen Erfahrungen einzuordnen.
meine eigenen Erfahrungen einzuordnen.
06:42
So when I first read
the comments on the video,
the comments on the video,
146
390376
2470
Als ich die Kommentare
unter dem Video las,
unter dem Video las,
06:44
my initial reaction was to take it
all very personally.
all very personally.
147
392870
2895
nahm ich zunächst alles sehr persönlich.
06:48
But the people commenting did not know
148
396543
1898
Ihre Verfasser wussten aber nicht,
06:50
how self-conscious I am about my voice.
149
398465
2860
wie unsicher ich wegen meiner Stimme bin.
06:54
They were mostly reacting to my accent,
150
402258
2647
Die meisten schrieben wegen meines Akzents
06:56
that it is not normal
for a narrator to have an accent.
for a narrator to have an accent.
151
404929
3517
und sagten, dass Erzähler
normalerweise keinen haben.
normalerweise keinen haben.
07:01
But what is normal, anyway?
152
409089
1503
Aber was ist "normal" überhaupt?
Wir wissen, dass Korrektoren
mehr Fehler in unseren Texten finden,
mehr Fehler in unseren Texten finden,
07:03
We know that reviewers will find
more spelling errors in your writing
more spelling errors in your writing
153
411473
3362
wenn sie denken, wir seien schwarz.
07:06
if they think you're black.
154
414859
1371
Dass Dozenten weibliche oder
einer Minderheit angehörige Studenten
einer Minderheit angehörige Studenten
07:09
We know that professors are less likely
to help female or minority students.
to help female or minority students.
155
417144
4292
seltener unterstützen.
07:14
And we know that resumes
with white-sounding names
with white-sounding names
156
422349
2647
Und dass Bewerber mit weißen Nachnamen
öfter zurückgerufen werden
öfter zurückgerufen werden
07:17
get more callbacks than resumes
with black-sounding names.
with black-sounding names.
157
425020
2893
als Bewerber mit schwarzen Namen.
07:21
Why is that?
158
429043
1198
Warum?
07:23
Because of our expectations
of what is normal.
of what is normal.
159
431011
2443
Wegen unserer Auffassung von Normalität.
07:26
We think it is normal
160
434135
1579
Wir halten es für normal,
wenn ein schwarzer Student
wenn ein schwarzer Student
07:27
when a black student has spelling errors.
161
435738
2105
Rechtschreibfehler macht.
07:30
We think it is normal
162
438264
1715
Wir halten es für normal,
07:32
when a female or minority student
does not succeed.
does not succeed.
163
440003
3192
dass weibliche oder einer Minderheit
angehörige Studenten versagen.
angehörige Studenten versagen.
07:35
And we think it is normal
164
443962
1639
Wir halten es auch für normal,
07:37
that a white employee
is a better hire than a black employee.
is a better hire than a black employee.
165
445625
3086
dass weiße Angestellte
besser sind als schwarze.
besser sind als schwarze.
07:41
But studies also show
that discrimination of this kind,
that discrimination of this kind,
166
449399
2594
Studien zufolge basiert aber
diese Art von Diskriminierung
diese Art von Diskriminierung
07:44
in most cases, is simply favoritism,
167
452017
2045
meistens nur auf Bevorzugung
und entspringt unserem Wunsch,
und entspringt unserem Wunsch,
07:46
and it results more from wanting
to help people that you can relate to
to help people that you can relate to
168
454086
3518
Menschen zu helfen,
denen wir uns zugehörig fühlen,
denen wir uns zugehörig fühlen,
07:50
than the desire to harm people
that you can't relate to.
that you can't relate to.
169
458493
3197
und nicht etwa unserem Wunsch,
alle anderen zu verletzen.
alle anderen zu verletzen.
07:54
And not relating to people
starts at a very early age.
starts at a very early age.
170
462944
3207
Wir fangen schon sehr früh an,
uns anderen nicht zugehörig zu fühlen.
uns anderen nicht zugehörig zu fühlen.
07:58
Let me give you an example.
171
466175
1380
Ich gebe Ihnen ein Beispiel:
07:59
One library that keeps track of characters
172
467949
3549
Eine Bücherei, die jedes Jahr
die Figuren aufzeichnet,
die Figuren aufzeichnet,
08:03
in the children's book
collection every year,
collection every year,
173
471522
3293
die in Kinderbüchern vorkommen,
08:06
found that in 2014,
only about 11 percent of the books
only about 11 percent of the books
174
474839
5281
fand heraus, dass 2014 nur 11 % der Bücher
08:12
had a character of color.
175
480144
2200
eine farbige Figur beinhalteten.
08:14
And just the year before,
that number was about eight percent,
that number was about eight percent,
176
482368
3677
Vor einem Jahr lag diese Zahl
noch bei 8 %,
noch bei 8 %,
08:18
even though half of American children
today come from a minority background.
today come from a minority background.
177
486069
3808
obwohl heutzutage die Hälfte der Kinder
in Amerika aus Minderheiten stammen.
in Amerika aus Minderheiten stammen.
Die Hälfte.
08:21
Half.
178
489901
1150
08:23
So there are two big issues here.
179
491353
1624
Es gibt also zwei große Probleme.
08:25
Number one, children are told
that they can be anything,
that they can be anything,
180
493001
2657
Erstens lernen Kinder, dass sie
alles Mögliche sein und tun können,
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,
vor allem Geschichten über Menschen,
08:28
and yet, most stories
that children of color consume
that children of color consume
182
496857
2473
08:31
are about people who are not like them.
183
499354
1878
die nicht wie sie sind.
08:33
Number two is that majority groups
don't get to realize
don't get to realize
184
501256
2759
Zweitens erkennen Mehrheiten gar nicht,
08:36
the great extent to which
they are similar to minorities --
they are similar to minorities --
185
504039
3033
wie viel sie doch
mit Minderheiten gemein haben --
mit Minderheiten gemein haben --
08:39
our everyday experiences, our hopes,
186
507096
3047
alltägliche Erlebnisse, Hoffnungen,
08:42
our dreams, our fears
187
510167
1872
Träume, Ängste
08:44
and our mutual love for hummus.
188
512063
1773
und eine Schwäche für Hummus,
er ist echt köstlich!
er ist echt köstlich!
08:45
It's delicious!
189
513860
1309
(Lachen)
08:47
(Laughter)
190
515193
1707
08:49
Just like the color blue
for Ancient Greeks,
for Ancient Greeks,
191
517911
2683
Genau so wie die Farbe Blau
für die alten Griechen
für die alten Griechen
08:52
minorities are not a part
of what we consider normal,
of what we consider normal,
192
520618
3321
sind Minderheiten nicht Teil
unserer Vorstellung von Normalität.
unserer Vorstellung von Normalität.
08:57
because normal is simply a construction
of what we've been exposed to,
of what we've been exposed to,
193
525440
4961
Denn Normalität ist einfach ein Konstrukt
unseres Umfelds und hängt davon ab,
unseres Umfelds und hängt davon ab,
09:02
and how visible it is around us.
194
530425
1789
wie sichtbar dieses für uns ist.
09:05
And this is where things
get a bit difficult.
get a bit difficult.
195
533590
2132
Und hier hätten wir das Dilemma.
09:08
I can accept the preexisting notion
of normal -- that normal is good,
of normal -- that normal is good,
196
536714
4280
Ich könnte dieses bestehende Konzept
von Normalität annehmen --
von Normalität annehmen --
dass Normales gut und alles
abseits dieser engen Definition
abseits dieser engen Definition
09:13
and anything outside of that very
narrow definition of normal is bad.
narrow definition of normal is bad.
197
541018
4015
schlecht sei.
09:17
Or I can challenge
that preexisting notion of normal
that preexisting notion of normal
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 voice
200
552034
1276
mit meiner Stimme
09:26
and with my accent
201
554338
1423
mit meinem Akzent,
09:28
and by standing here onstage,
202
556632
1516
und zwar hier auf dieser Bühne,
09:30
even though I'm scared shitless
and would rather be in the bathroom.
and would rather be in the bathroom.
203
558172
3323
obwohl ich eine Höllenangst habe
und lieber im Badezimmer wäre.
und lieber im Badezimmer wäre.
09:33
(Laughter)
204
561519
1317
(Lachen)
09:34
(Applause)
205
562860
2817
(Applaus)
(Video) Schaf (SS's Stimme):
Ich benutze allmählich wieder
Ich benutze allmählich wieder
09:45
(Video) Sheep (SS's voice):
I'm now slowly starting to use my voice
I'm now slowly starting to use my voice
206
573301
3171
meine Stimme in meiner Kunst.
Und es tut gut.
Und es tut gut.
09:48
in my work again.
207
576496
1154
09:49
And it feels good.
208
577674
1151
Es wird mich immer noch fertig machen,
09:50
It does not mean I won't have a breakdown
209
578849
1968
wenn mir wieder einige Leute sagen,
09:52
the next time a couple dozen
people say that I talk
people say that I talk
210
580841
2467
(Murmeln) ich hätte Erdnussbutter im Mund.
09:55
(Mumbling) like I have peanut
butter in my mouth.
butter in my mouth.
211
583332
2308
(Lachen)
09:57
(Laughter)
212
585664
1002
09:58
SS: It just means I now have
a much better understanding
a much better understanding
213
586690
2680
SS: Mir ist jetzt aber viel bewusster,
10:01
of what's at stake,
214
589394
1744
was auf dem Spiel steht,
10:03
and how giving up is not an option.
215
591162
2500
und dass aufgeben nicht in Frage kommt.
10:08
The Ancient Greeks didn't just wake up
one day and realize
one day and realize
216
596519
2886
Den alten Griechen fiel auch nicht
eines Tages plötzlich auf,
eines Tages plötzlich auf,
10:11
that the sky was blue.
217
599429
1325
dass der Himmel blau ist.
10:13
It took centuries, even, for humans
to realize what we had been ignoring
to realize what we had been ignoring
218
601197
3438
Wir Menschen brauchten Jahrhunderte,
um Sachen zu bemerken,
um Sachen zu bemerken,
die wir so lange ignoriert hatten.
10:16
for so long.
219
604659
1169
10:18
And so we must continuously challenge
our notion of normal,
our notion of normal,
220
606893
3821
Deshalb müssen wir unser Verständnis
von Normalität regelmäßig hinterfragen,
von Normalität regelmäßig hinterfragen,
10:22
because doing so is going
to allow us as a society
to allow us as a society
221
610738
4332
denn so können wir als Gesellschaft
10:27
to finally see the sky for what it is.
222
615094
2536
den Himmel endlich so sehen, wie er ist.
10:32
(Video) Characters: Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
223
620272
5764
(Video) Figuren: Danke. Danke.
Danke. Danke. Danke.
Danke. Danke. Danke.
10:38
Frankenstein's monster: (Grunts)
224
626060
1591
Frankensteins Monster: (Knurren)
10:39
(Laughter)
225
627675
1011
(Lachen)
10:40
SS: Thank you.
226
628710
1151
SS: Danke.
10:41
(Applause)
227
629885
3883
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Safwat Saleem - Artist, graphic designer, filmmakerSafwat 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).
Safwat Saleem | Speaker | TED.com