TED2016
Safwat Saleem: Why I keep speaking up, even when people mock my accent
Safwat Saleem: Por qué sigo hablando, incluso cuando se burlan de mi acento
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El artista Safwat Saleem creció con un tartamudeo, pero como animador digital independiente, decidió hacer sus propias voces en off para dar vida a sus personajes. Cuando la gente empezó a hacer comentarios en YouTube burlándose de su acento paquistaní, se desmoronó y su voz comenzó a ser excluida de su propio trabajo. Escucha cómo este Becario TED recuperó su voz y la confianza en esta charla encantadora y reflexiva.
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
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00:12
I used to have this recurring dream
0
844
2061
Solía tener este sueño recurrente
00:14
where I'd walk into a roomful of people,
1
2929
2412
en el que yo entraba en una
habitación llena de gente,
habitación llena de gente,
00:18
and I'd try not to make
eye contact with anyone.
eye contact with anyone.
2
6388
2572
e intentaba no hacer
contacto visual con nadie.
contacto visual con nadie.
00:22
Until someone notices me,
3
10220
1715
Hasta que alguien me observaba,
00:23
and I just panic.
4
11959
1443
y cundía el pánico.
00:26
And the person walks up to me,
5
14213
1804
Y la persona se acercaba a mí
00:28
and says, "Hi, my name is So-and-so.
6
16041
2509
y me decía:
"Hola, mi nombre es Fulano de Tal.
"Hola, mi nombre es Fulano de Tal.
00:30
And what is your name?"
7
18574
1359
Y tú ¿cómo te llamas?"
00:32
And I'm just quiet, unable to respond.
8
20313
3185
Y yo callado, no podía responder.
00:37
After some awkward silence, he goes,
9
25196
2443
Después de un incómodo silencio,
él seguía:
él seguía:
00:39
"Have you forgotten your name?"
10
27663
1581
"¿Has olvidado tu nombre?"
00:41
And I'm still quiet.
11
29851
1449
Y yo todavía callado.
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
Y que luego, todas las otras personas
de la habitación comenzaban a rodearme
de la habitación comenzaban a rodearme
00:48
and ask, almost in unison,
13
36963
2255
y preguntarme casi al unísono,
00:51
(Voice-over, several voices)
"Have you forgotten your name?"
"Have you forgotten your name?"
14
39830
4762
(Voice-over, varias voces)
"¿Ha olvidado tu nombre?"
"¿Ha olvidado tu nombre?"
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
Y a medida que el volumen aumentaba
quería responder, pero no podía.
quería responder, pero no podía.
01:02
I'm a visual artist.
16
50350
1499
Soy un artista visual.
01:04
Some of my work is humorous,
17
52754
2581
Algunos de mis trabajos son de humor,
01:07
and some is a bit funny but in a sad way.
18
55359
3601
y algunos son cómicos, pero tristes.
01:12
And one thing that I really enjoy doing
19
60160
4707
Y una cosa que realmente me gusta hacer
01:16
is making these little animations
20
64891
2266
son estas pequeñas animaciones
01:19
where I get to do the voice-over
for all kinds of characters.
for all kinds of characters.
21
67181
3774
donde consigo poner la voz en off
a todo tipo de personajes.
a todo tipo de personajes.
01:22
I've been a bear.
22
70979
1258
He sido un oso.
01:24
(Video) Bear (Safwat Saleem's voice): Hi.
23
72261
2069
(Video) Oso (Voz de Safwat Saleem): Hola.
01:26
(Laughter)
24
74354
1751
(Risas)
Safwat Saleem: He sido una ballena.
01:28
Safwat Saleem: I've been a whale.
25
76129
1660
01:29
(Video) Whale (SS's voice): Hi.
26
77813
1689
(Video) Ballena (Voz de SS): Hola.
(Risas)
01:31
(Laughter)
27
79526
1263
SS: He sido una tarjeta de felicitación.
01:32
SS: I've been a greeting card.
28
80813
1464
(Video) Tarjeta de felicitación
(Voz de SS): Hola.
(Voz de SS): Hola.
01:34
(Video) Greeting card (SS's voice): Hi.
29
82301
2053
01:36
(Laughter)
30
84378
1079
(Risa)
01:37
SS: And my personal favorite
is Frankenstein's monster.
is Frankenstein's monster.
31
85481
3007
SS: Y mi favorito es
el monstruo de Frankenstein.
el monstruo de Frankenstein.
01:40
(Video) Frankenstein's monster
(SS's voice): (Grunts)
(SS's voice): (Grunts)
32
88512
2697
(Video) Monstruo de Frankenstein
(Voz de SS): (Gruñe)
(Voz de SS): (Gruñe)
01:43
(Laughter)
33
91233
1040
(Risas)
01:44
SS: I just had to grunt
a lot for that one.
a lot for that one.
34
92297
2100
SS: En este solo tenía que gruñir mucho.
01:46
A few years ago,
I made this educational video
I made this educational video
35
94421
2683
Hace unos años, hice este video educativo
01:49
about the history of video games.
36
97128
2896
sobre la historia de los videojuegos.
01:52
And for that one, I got to do
the voice of Space Invader.
the voice of Space Invader.
37
100048
3742
Y para ese, tuve que hacer
la voz de Space Invader.
la voz de Space Invader.
01:55
(Video) Space Invader (SS's voice): Hi.
38
103814
2056
(Video) Space Invader (Voz de SS): Hola.
SS: Un sueño hecho realidad, de verdad.
01:57
SS: A dream come true, really,
39
105894
1447
01:59
(Laughter)
40
107365
1002
(Risas)
02:00
And when that video was posted online,
41
108391
2079
Y cuando ese video se publicó en línea,
me quedé sentado ante la computadora
apretando el botón de "Actualizar"
apretando el botón de "Actualizar"
02:02
I just sat there on the computer,
hitting "refresh,"
hitting "refresh,"
42
110494
2690
02:05
excited to see the response.
43
113208
1476
emocionado de ver la respuesta.
02:07
The first comment comes in.
44
115208
1414
El primer comentario llega.
02:08
(Video) Comment: Great job.
45
116646
1294
(Video) Comentario: Buen trabajo.
02:09
SS: Yes!
46
117964
1150
SS: ¡Sí!
02:11
I hit "refresh."
47
119709
1255
Aprieto "Actualizar".
02:12
(Video) Comment: Excellent video.
I look forward to the next one.
I look forward to the next one.
48
120988
3103
(Video) Comentario: Excelente Video.
Deseo ver el siguiente.
Deseo ver el siguiente.
SS: Esto fue solo la primer parte
de un video de dos partes.
de un video de dos partes.
02:16
SS: This was just the first
of a two-part video.
of a two-part video.
49
124115
2496
02:18
I was going to work
on the second one next.
on the second one next.
50
126635
2041
Iba a trabajar en la segunda.
Aprieto "Actualizar".
02:20
I hit "refresh."
51
128700
1166
(Video) Coment.: ¿Dónde está la 2ª parte?
¿DÓNDEEE? ¡La quiero AHORAAA!
¿DÓNDEEE? ¡La quiero AHORAAA!
02:21
(Video) Comment: Where is part TWO?
WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
52
129890
3836
02:25
(Laughter)
53
133750
1518
(Risas)
02:27
SS: People other than my mom
were saying nice things about me,
were saying nice things about me,
54
135292
2943
SS: Personas, que no eran mi madre,
decían cosas buenas sobre mí,
decían cosas buenas sobre mí,
02:30
on the Internet!
55
138259
1166
¡en Internet!
02:31
It felt like I had finally arrived.
56
139449
2333
Sentía como si por fin
lo hubiese logrado.
lo hubiese logrado.
02:33
I hit "refresh."
57
141806
1302
Aprieto "Actualizar".
02:35
(Video) Comment: His voice
is annoying. No offense.
is annoying. No offense.
58
143132
2699
(Video) Comentario:
Tu voz es molesta. Sin ofender.
Tu voz es molesta. Sin ofender.
02:37
SS: OK, no offense taken. Refresh.
59
145855
2670
SS: Bueno, no me doy por ofendido.
Aprieto "Actualizar".
Aprieto "Actualizar".
02:40
(Video) Comment: Could you remake this
without peanut butter in your mouth?
without peanut butter in your mouth?
60
148549
3564
(Video) Comentario: ¿Puede rehacerlo
sin mantequilla de maní en la boca?
sin mantequilla de maní en la boca?
02:44
SS: OK, at least the feedback
is somewhat constructive. Hit "refresh."
is somewhat constructive. Hit "refresh."
61
152137
4467
SS: Al menos la respuesta era
constructiva. Aprieto "Actualizar".
constructiva. Aprieto "Actualizar".
(Video) Comentario: Por favor,
no use otra vez ese narrador
no use otra vez ese narrador
02:48
(Video) Comment: Please don't use
this narrator again
this narrator again
62
156628
2546
02:51
u can barely understand him.
63
159198
1362
casi no se puede entender.
02:52
SS: Refresh.
64
160584
1151
SS: Aprieto "Actualizar".
02:53
(Video) Comment: Couldn't follow
because of the Indian accent.
because of the Indian accent.
65
161759
2980
(Video) Comentario: No pude seguir
por el acento indio.
por el acento indio.
02:56
SS: OK, OK, OK, two things.
66
164763
1484
SS: Bueno, bueno, dos cosas.
02:58
Number one, I don't have an Indian accent,
67
166271
2072
Número uno, no tengo un acento indio.
03:00
I have a Pakistani accent, OK?
68
168367
1927
Tengo un acento paquistaní, ¿sí?
03:02
And number two, I clearly
have a Pakistani accent.
have a Pakistani accent.
69
170318
3140
Y número dos,
tengo un claro acento paquistaní.
tengo un claro acento paquistaní.
03:05
(Laughter)
70
173482
2021
(Risas)
Pero comentarios
como esos seguían llegando,
como esos seguían llegando,
03:08
But comments like that kept coming in,
71
176233
2025
03:10
so I figured I should just ignore them
72
178282
2745
así que pensé que debería
simplemente ignorarlos
simplemente ignorarlos
03:13
and start working
on the second part of the video.
on the second part of the video.
73
181051
2589
y empecé a trabajar
en la segunda parte del video.
en la segunda parte del video.
03:16
I recorded my audio,
74
184104
1530
Grabé mi audio,
03:17
but every time I sat down to edit,
75
185658
2999
pero cada vez que me sentaba a editar,
03:20
I just could not do it.
76
188681
1673
simplemente no podía.
03:23
Every single time, it would take me
back to my childhood,
back to my childhood,
77
191688
2988
Cada vez, me llevaba a mi infancia,
cuando tuve una época
muy difícil al hablar.
muy difícil al hablar.
03:26
when I had a much harder time speaking.
78
194700
2821
03:29
I've stuttered for as long
as I can remember.
as I can remember.
79
197934
2804
Tartamudeaba desde que tengo uso de razón.
Yo era el chico en la clase
03:34
I was the kid in class
80
202285
1277
03:35
who would never raise his hand
when he had a question --
when he had a question --
81
203586
2637
que nunca levantaba la mano
cuando tenía una pregunta
cuando tenía una pregunta
03:38
or knew the answer.
82
206247
1174
o sabía la respuesta.
03:39
Every time the phone rang,
83
207445
1315
Cada vez que sonaba el teléfono,
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
corría al baño para
no tener que responder.
no tener que responder.
03:44
If it was for me, my parents
would say I'm not around.
would say I'm not around.
85
212907
3209
Si era para mí, mis padres
decían que no estaba.
decían que no estaba.
03:48
I spent a lot of time in the bathroom.
86
216140
1930
Pasé mucho tiempo en el baño.
03:51
And I hated introducing myself,
87
219721
2471
Y odiaba presentarme,
especialmente ante grupos.
03:54
especially in groups.
88
222216
1609
Siempre había tartamudeado
al decir mi nombre y, por lo general,
al decir mi nombre y, por lo general,
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
había alguien que decía:
"¿Has olvidado tu nombre?"
"¿Has olvidado tu nombre?"
03:59
"Have you forgotten your name?"
90
227249
1527
04:00
And then everybody would laugh.
91
228800
1577
Y entonces todo el mundo se reía.
04:02
That joke never got old.
92
230856
2150
Esa broma nunca pasó de moda.
04:06
(Laughter)
93
234727
2583
[¡Estúpidos!] (Risas)
04:09
I spent my childhood
feeling that if I spoke,
feeling that if I spoke,
94
237635
3807
Pasé mi infancia con la sensación
de que si hablaba,
de que si hablaba,
04:13
it would become obvious
that there was something wrong with me,
that there was something wrong with me,
95
241466
5155
sería obvio que algo
no funcionaba bien conmigo,
no funcionaba bien conmigo,
04:18
that I was not normal.
96
246645
1497
que yo no era normal.
Así que me quedaba sobre todo callado.
04:21
So I mostly stayed quiet.
97
249070
1659
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
Y como vieron, con el tiempo incluso
fui capaz de usar mi voz en mi trabajo
fui capaz de usar mi voz en mi trabajo
04:27
was a huge step for me.
99
255929
1573
fue un gran paso para mí.
04:29
Every time I record audio,
100
257991
1596
Cada vez que grababa audio,
04:31
I fumble my way through saying
each sentence many, many times,
each sentence many, many times,
101
259611
3495
buscaba mi camino en cada frase
repitiéndolas muchas, muchas veces,
repitiéndolas muchas, muchas veces,
04:35
and then I go back in
102
263130
1634
para luego volver de nuevo
04:36
and pick the ones
where I think I suck the least.
where I think I suck the least.
103
264788
3582
a recoger aquellos donde
creía que estaban mal.
creía que estaban mal.
04:42
(Voice-over) SS: Audio editing
is like Photoshop for your voice.
is like Photoshop for your voice.
104
270997
3079
(Voz en off) SS: El audio es como
Photoshop para la voz.
Photoshop para la voz.
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
Puedo ralentizarlo, acelerarlo,
hacerlo más profundo, añadir un eco.
hacerlo más profundo, añadir un eco.
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
Y si tartamudeo en el proceso,
y si tartamudeo,
y si tartamudeo,
04:53
I just go back in and fix it.
107
281706
1619
vuelvo y corrijo el problema.
04:55
It's magic.
108
283349
1395
Es mágico.
04:56
SS: Using my highly edited
voice in my work
voice in my work
109
284768
2905
SS: Usar mi voz muy editada en mi trabajo
04:59
was a way for me
to finally sound normal to myself.
to finally sound normal to myself.
110
287697
3555
era una manera para mí de finalmente
escucharme normal a mí mismo.
escucharme normal a mí mismo.
05:04
But after the comments on the video,
111
292302
2145
Pero tras los comentarios sobre el video,
05:06
it no longer made me feel normal.
112
294924
2005
ya no me hacía sentir normal.
05:09
And so I stopped
using my voice in my work.
using my voice in my work.
113
297897
2373
Y por eso dejé de usar
mi voz en mi trabajo.
mi voz en mi trabajo.
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
Desde entonces, he pensado mucho
sobre lo que significa ser normal.
sobre lo que significa ser normal.
05:19
And I've come to understand
115
307218
2018
Y he llegado a comprender
05:21
that "normal" has a lot to do
with expectations.
with expectations.
116
309260
3379
que "normal" tiene mucho
que ver con las expectativas.
que ver con las expectativas.
05:25
Let me give you an example.
117
313307
1529
Déjenme poner un ejemplo.
05:26
I came across this story
118
314860
1330
Me topé con esta historia
05:28
about the Ancient Greek writer, Homer.
119
316214
2266
sobre el escritor griego clásico, Homero.
05:30
Now, Homer mentions
very few colors in his writing.
very few colors in his writing.
120
318504
3249
Homero menciona
muy pocos colores en su escritura.
muy pocos colores en su escritura.
05:34
And even when he does,
121
322650
1605
E incluso cuando lo hace,
05:36
he seems to get them quite a bit wrong.
122
324279
2038
parece que lo define un poco mal.
05:38
For example, the sea
is described as wine red,
is described as wine red,
123
326936
3292
Por ejemplo, el mar se describe
como de color rojo vino,
como de color rojo vino,
05:42
people's faces are sometimes green
and sheep are purple.
and sheep are purple.
124
330252
3547
las caras de las personas se describen
a veces verdes y las ovejas lilas.
a veces verdes y las ovejas lilas.
Pero no era solo Homero.
05:46
But it's not just Homer.
125
334838
1375
05:48
If you look at all
of the ancient literature --
of the ancient literature --
126
336237
2309
Si nos fijamos en toda
la literatura antigua,
la literatura antigua,
05:50
Ancient Chinese, Icelandic, Greek, Indian
127
338570
2200
China antigua, islandesa, griega, india,
05:52
and even the original Hebrew Bible --
128
340794
2677
e incluso la Biblia original en hebreo,
05:55
they all mention very few colors.
129
343495
2576
se mencionan muy pocos colores.
05:58
And the most popular theory
for why that might be the case
for why that might be the case
130
346745
3380
Y la teoría más popular
para entender por qué puede ser
para entender por qué puede ser
06:02
is that cultures begin
to recognize a color
to recognize a color
131
350149
2404
es que las culturas comienzan
a reconocer un color
a reconocer un color
06:04
only once they have the ability
to make that color.
to make that color.
132
352577
3085
una vez que pueden hacer ese color.
Así que, básicamente,
si se puede hacer un color,
si se puede hacer un color,
06:07
So basically, if you can make a color,
133
355686
1850
06:09
only then can you see it.
134
357560
1626
solo entonces se puede ver.
06:11
A color like red, which was fairly easy
for many cultures to make --
for many cultures to make --
135
359727
3659
Un color como el rojo, bastante fácil
de hacer para muchas culturas,
de hacer para muchas culturas,
06:15
they began to see that color
fairly early on.
fairly early on.
136
363410
2831
comenzaron a ver ese color muy pronto.
Pero un color como el azul,
que era mucho más difícil de hacer,
que era mucho más difícil de hacer,
06:18
But a color like blue,
which was much harder to make --
which was much harder to make --
137
366265
2743
06:21
many cultures didn't begin to learn
how to make that color
how to make that color
138
369032
2753
muchas culturas no comienzan
a saber cómo hacer ese color
a saber cómo hacer ese color
06:23
until much later.
139
371809
1166
hasta mucho más tarde.
06:24
They didn't begin to see it
until much later as well.
until much later as well.
140
372999
2516
No empezaron a verlo
hasta mucho más tarde también.
hasta mucho más tarde también.
06:27
So until then, even though
a color might be all around them,
a color might be all around them,
141
375539
3650
Hasta entonces, a pesar de que un color
podía ser todo lo que les rodeaba,
podía ser todo lo que les rodeaba,
06:31
they simply did not have
the ability to see it.
the ability to see it.
142
379213
2445
simplemente no tenían
la capacidad de verlo.
la capacidad de verlo.
06:33
It was invisIble.
143
381682
1158
Era invisible.
06:34
It was not a part of their normal.
144
382864
2380
No era una parte de su normalidad.
Y esa historia ha ayudado a poner
mi propia experiencia en su contexto.
mi propia experiencia en su contexto.
06:38
And that story has helped
put my own experience into context.
put my own experience into context.
145
386593
2902
Así que cuando leí por primera vez
los comentarios en el video,
los comentarios en el video,
06:42
So when I first read
the comments on the video,
the comments on the video,
146
390376
2470
06:44
my initial reaction was to take it
all very personally.
all very personally.
147
392870
2895
mi reacción inicial fue
tomar todo muy personal.
tomar todo muy personal.
06:48
But the people commenting did not know
148
396543
1898
Pero la gente que comentaba no sabía
06:50
how self-conscious I am about my voice.
149
398465
2860
cómo de autoconsciente era yo de mi voz.
06:54
They were mostly reacting to my accent,
150
402258
2647
Ellos estaban reaccionando
sobre todo a mi acento,
sobre todo a mi acento,
06:56
that it is not normal
for a narrator to have an accent.
for a narrator to have an accent.
151
404929
3517
que no es normal que
un narrador tuviera acento.
un narrador tuviera acento.
07:01
But what is normal, anyway?
152
409089
1503
Pero ¿qué es normal?
Sabemos que los correctores encuentran
más errores ortográficos en la escritura
más errores ortográficos en la escritura
07:03
We know that reviewers will find
more spelling errors in your writing
more spelling errors in your writing
153
411473
3362
si piensan que eres negro.
07:06
if they think you're black.
154
414859
1371
Sabemos que los profesores
son menos propensos
son menos propensos
07:09
We know that professors are less likely
to help female or minority students.
to help female or minority students.
155
417144
4292
a ayudar a mujeres estudiantes
o pertenecientes a minorías
o pertenecientes a minorías
07:14
And we know that resumes
with white-sounding names
with white-sounding names
156
422349
2647
Y sabemos que las hojas de vida
con nombres que parecen de blancos
con nombres que parecen de blancos
07:17
get more callbacks than resumes
with black-sounding names.
with black-sounding names.
157
425020
2893
obtienen más respuestas que aquellos
con nombres que parecen de negros.
con nombres que parecen de negros.
07:21
Why is that?
158
429043
1198
¿Por qué es eso?
07:23
Because of our expectations
of what is normal.
of what is normal.
159
431011
2443
Debido a nuestras expectativas
de lo que es normal.
de lo que es normal.
07:26
We think it is normal
160
434135
1579
Creemos que es normal
cuando un estudiante negro
tiene errores de ortografía.
tiene errores de ortografía.
07:27
when a black student has spelling errors.
161
435738
2105
07:30
We think it is normal
162
438264
1715
Creemos que es normal
07:32
when a female or minority student
does not succeed.
does not succeed.
163
440003
3192
cuando una estudiante o estudiante
de una minoría no tiene éxito.
de una minoría no tiene éxito.
07:35
And we think it is normal
164
443962
1639
Y creemos que es 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
contratar a un empleado blanco
que a un empleado negro.
que a un empleado negro.
Pero estudios también muestran
que la discriminación de este tipo,
que la discriminación de este tipo,
07:41
But studies also show
that discrimination of this kind,
that discrimination of this kind,
166
449399
2594
en la mayoría de los casos,
no es más que el favoritismo,
no es más que el favoritismo,
07:44
in most cases, is simply favoritism,
167
452017
2045
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
el resultado de querer ayudar a la
gente con la que se pueden identificar
gente con la que se pueden identificar
07:50
than the desire to harm people
that you can't relate to.
that you can't relate to.
169
458493
3197
que el deseo de dañar a la gente
con la que no se pueden identificar.
con la que no se pueden identificar.
07:54
And not relating to people
starts at a very early age.
starts at a very early age.
170
462944
3207
Y no relacionarse con la gente
comienza a una edad muy temprana.
comienza a una edad muy temprana.
07:58
Let me give you an example.
171
466175
1380
Déjenme poner un ejemplo.
07:59
One library that keeps track of characters
172
467949
3549
Una biblioteca que realiza
un seguimiento de los personajes
un seguimiento de los personajes
08:03
in the children's book
collection every year,
collection every year,
173
471522
3293
en la selección de
libros infantiles cada año,
libros infantiles cada año,
08:06
found that in 2014,
only about 11 percent of the books
only about 11 percent of the books
174
474839
5281
encontró que en 2014,
solo el 11 % de los libros
solo el 11 % de los libros
08:12
had a character of color.
175
480144
2200
tenían un personaje de color.
08:14
And just the year before,
that number was about eight percent,
that number was about eight percent,
176
482368
3677
Y justo el año anterior,
la cifra fue de alrededor del 8 %,
la cifra fue de alrededor del 8 %,
a pesar de que hoy la mitad de los niños
estadounidenses provienen de una minoría.
estadounidenses provienen de una minoría.
08:18
even though half of American children
today come from a minority background.
today come from a minority background.
177
486069
3808
08:21
Half.
178
489901
1150
La mitad.
Así que hay dos grandes problemas.
08:23
So there are two big issues here.
179
491353
1624
Nº 1. A los niños se les dice
que pueden ser cualquier cosa,
que pueden ser cualquier cosa,
08:25
Number one, children are told
that they can be anything,
that they can be anything,
180
493001
2657
que pueden hacer cualquier cosa,
08:27
they can do anything,
181
495682
1151
08:28
and yet, most stories
that children of color consume
that children of color consume
182
496857
2473
pero la mayoría de las historias
leídas por niños de color
leídas por niños de color
08:31
are about people who are not like them.
183
499354
1878
son de personas que no son como ellos.
08:33
Number two is that majority groups
don't get to realize
don't get to realize
184
501256
2759
Nº 2. Los grupos mayoritarios
no llegan a darse cuenta
no llegan a darse cuenta
08:36
the great extent to which
they are similar to minorities --
they are similar to minorities --
185
504039
3033
en qué gran medida
son similares a las minorías,
son similares a las minorías,
08:39
our everyday experiences, our hopes,
186
507096
3047
nuestras experiencias cotidianas,
nuestras esperanzas,
nuestras esperanzas,
08:42
our dreams, our fears
187
510167
1872
nuestros sueños, nuestros miedos,
08:44
and our mutual love for hummus.
188
512063
1773
y nuestra preferencia mutua por el humus.
08:45
It's delicious!
189
513860
1309
¡Es delicioso!
08:47
(Laughter)
190
515193
1707
(Risas)
Al igual que el color azul
para los antiguos griegos,
para los antiguos griegos,
08:49
Just like the color blue
for Ancient Greeks,
for Ancient Greeks,
191
517911
2683
08:52
minorities are not a part
of what we consider normal,
of what we consider normal,
192
520618
3321
las minorías no son una parte
de lo que consideramos normal,
de lo que consideramos normal,
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
porque lo normal es simplemente una
construcción a que hemos estado expuestos,
construcción a que hemos estado expuestos,
09:02
and how visible it is around us.
194
530425
1789
y a lo visible que nos rodea.
Y aquí es donde las cosas
se ponen un poco difíciles.
se ponen un poco difíciles.
09:05
And this is where things
get a bit difficult.
get a bit difficult.
195
533590
2132
09:08
I can accept the preexisting notion
of normal -- that normal is good,
of normal -- that normal is good,
196
536714
4280
Puedo aceptar la idea preexistente
de lo normal, que lo normal es bueno,
de lo normal, que lo normal es bueno,
09:13
and anything outside of that very
narrow definition of normal is bad.
narrow definition of normal is bad.
197
541018
4015
y cualquier cosa fuera de esa definición
muy restrictiva de lo normal es mala.
muy restrictiva de lo normal es mala.
09:17
Or I can challenge
that preexisting notion of normal
that preexisting notion of normal
198
545758
3846
O puedo contrarrestar esa idea
preexistente de la normalidad
preexistente de la normalidad
09:22
with my work
199
550462
1173
con mi trabajo
09:24
and with my voice
200
552034
1276
y con mi voz
09:26
and with my accent
201
554338
1423
y con mi acento
y estando aquí en el escenario,
09:28
and by standing here onstage,
202
556632
1516
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
aunque estoy cagado de miedo
y preferiría estar en el baño.
y preferiría estar en el baño.
09:33
(Laughter)
204
561519
1317
(Risas)
09:34
(Applause)
205
562860
2817
(Aplausos)
(Video) Ovejas (Voz de SS): Estoy ahora
lentamente empezando a usar mi voz
lentamente empezando a usar mi voz
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
09:48
in my work again.
207
576496
1154
en mi trabajo de nuevo.
09:49
And it feels good.
208
577674
1151
Y me siento bien.
Eso no significa que
no vaya a tener una crisis
no vaya a tener una crisis
09:50
It does not mean I won't have a breakdown
209
578849
1968
09:52
the next time a couple dozen
people say that I talk
people say that I talk
210
580841
2467
la próxima vez que docenas
de personas digan que hablo
de personas digan que hablo
09:55
(Mumbling) like I have peanut
butter in my mouth.
butter in my mouth.
211
583332
2308
(Murmurando) como si tuviera
crema de maní en la boca.
crema de maní en la boca.
09:57
(Laughter)
212
585664
1002
(Risas)
09:58
SS: It just means I now have
a much better understanding
a much better understanding
213
586690
2680
SS: solo significa que ahora tengo
una comprensión mucho mejor
una comprensión mucho mejor
10:01
of what's at stake,
214
589394
1744
de lo que está en juego,
10:03
and how giving up is not an option.
215
591162
2500
y que renunciar no es una opción.
Los antiguos griegos no se despertaron
un día y se dieron cuenta
un día y se dieron cuenta
10:08
The Ancient Greeks didn't just wake up
one day and realize
one day and realize
216
596519
2886
10:11
that the sky was blue.
217
599429
1325
que el cielo era azul.
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
Tomó siglos, incluso, para los humanos
ver lo que habíamos estado ignorando
ver lo que habíamos estado ignorando
10:16
for so long.
219
604659
1169
tanto tiempo.
10:18
And so we must continuously challenge
our notion of normal,
our notion of normal,
220
606893
3821
Y así debemos desafiar continuamente
nuestra noción de lo normal,
nuestra noción de lo normal,
10:22
because doing so is going
to allow us as a society
to allow us as a society
221
610738
4332
ya que al hacerlo, nos permitirá,
como sociedad,
como sociedad,
10:27
to finally see the sky for what it is.
222
615094
2536
ver por fin el cielo tal y como es.
10:32
(Video) Characters: Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
223
620272
5764
(Video) Personajes: Gracias.
Gracias. Gracias. Gracias. Gracias.
Gracias. Gracias. Gracias. Gracias.
10:38
Frankenstein's monster: (Grunts)
224
626060
1591
El monstruo de Frankenstein: (Gruñe)
10:39
(Laughter)
225
627675
1011
(Risas)
10:40
SS: Thank you.
226
628710
1151
SS: Gracias.
10:41
(Applause)
227
629885
3883
(Aplausos)
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