TED2016
Safwat Saleem: Why I keep speaking up, even when people mock my accent
Safwat Saleem: Porque eu continuo falando, mesmo quando zombam do meu sotaque
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O artista Safwat Saleem cresceu com gagueira, mas como animador independente, ele decidiu que ele mesmo dublaria seus personagens para dar-lhes vida. Quando comentários no YouTube começaram a zombar de seu sotaque paquistanês, ele ficou arrasado, e sua voz começou a abandonar seu trabalho. Ouça como esse Bolsista TED recobrou sua voz e confiança nessa palestra consciente e encantadora.
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
Eu costumava ter um sonho
00:14
where I'd walk into a roomful of people,
1
2929
2412
no qual entrava num salão cheio de gente,
00:18
and I'd try not to make
eye contact with anyone.
eye contact with anyone.
2
6388
2572
e tentava não fazer
contato visual com ninguém.
contato visual com ninguém.
00:22
Until someone notices me,
3
10220
1715
Até que alguém me notava,
00:23
and I just panic.
4
11959
1443
e eu entrava em pânico.
00:26
And the person walks up to me,
5
14213
1804
E a pessoa se aproximava de mim,
00:28
and says, "Hi, my name is So-and-so.
6
16041
2509
e dizia: "Olá, meu nome é fulano.
00:30
And what is your name?"
7
18574
1359
Qual é o seu nome?"
00:32
And I'm just quiet, unable to respond.
8
20313
3185
E eu ficava quieto, incapaz de responder.
00:37
After some awkward silence, he goes,
9
25196
2443
Depois de um silêncio
desconfortável, ele dizia:
desconfortável, ele dizia:
00:39
"Have you forgotten your name?"
10
27663
1581
"Você esqueceu seu nome?"
00:41
And I'm still quiet.
11
29851
1449
E eu continuava quieto.
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
E lentamente todos no salão começavam
a se virar em minha direção
a se virar em minha direção
00:48
and ask, almost in unison,
13
36963
2255
e perguntavam, quase em uníssono:
00:51
(Voice-over, several voices)
"Have you forgotten your name?"
"Have you forgotten your name?"
14
39830
4762
(Narração, várias vozes)
"Você esqueceu seu nome?"
"Você esqueceu seu nome?"
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
À medida que falavam mais alto,
eu queria responder, mas não respondia.
eu queria responder, mas não respondia.
01:02
I'm a visual artist.
16
50350
1499
Sou um artista visual.
01:04
Some of my work is humorous,
17
52754
2581
Parte do meu trabalho é humorístico,
01:07
and some is a bit funny but in a sad way.
18
55359
3601
e parte é um pouco engraçado,
mas de um modo triste.
mas de um modo triste.
01:12
And one thing that I really enjoy doing
19
60160
4707
E uma coisa que realmente gosto de fazer
01:16
is making these little animations
20
64891
2266
são essas animaçõezinhas
01:19
where I get to do the voice-over
for all kinds of characters.
for all kinds of characters.
21
67181
3774
nas quais posso dublar
todos os tipos de personagens.
todos os tipos de personagens.
01:22
I've been a bear.
22
70979
1258
Já fui um urso.
01:24
(Video) Bear (Safwat Saleem's voice): Hi.
23
72261
2069
(Vídeo) Urso (Voz de Safwat Saleem): Olá.
01:26
(Laughter)
24
74354
1751
(Risos)
01:28
Safwat Saleem: I've been a whale.
25
76129
1660
Safwat Saleem: Já fui uma baleia.
01:29
(Video) Whale (SS's voice): Hi.
26
77813
1689
(Vídeo) Baleia (Voz de SS): Olá.
01:31
(Laughter)
27
79526
1263
(Risos)
SS: Já fui um cartão comemorativo.
01:32
SS: I've been a greeting card.
28
80813
1464
01:34
(Video) Greeting card (SS's voice): Hi.
29
82301
2053
(Vídeo) Cartão comemorativo
(Voz de SS): Olá.
(Voz de SS): Olá.
01:36
(Laughter)
30
84378
1079
(Risos)
01:37
SS: And my personal favorite
is Frankenstein's monster.
is Frankenstein's monster.
31
85481
3007
SS: E, pessoalmente, meu favorito
é o monstro de Frankenstein.
é o monstro de Frankenstein.
01:40
(Video) Frankenstein's monster
(SS's voice): (Grunts)
(SS's voice): (Grunts)
32
88512
2697
(Vídeo) Monstro de Frankenstein
(Voz de SS): (Grunhidos)
(Voz de SS): (Grunhidos)
01:43
(Laughter)
33
91233
1040
(Risos)
SS: Só tive que grunhir bastante nesse.
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
Há alguns anos, fiz um vídeo educacional
01:49
about the history of video games.
36
97128
2896
sobre a história dos vídeo games.
01:52
And for that one, I got to do
the voice of Space Invader.
the voice of Space Invader.
37
100048
3742
E nele pude dublar um Space Invader.
01:55
(Video) Space Invader (SS's voice): Hi.
38
103814
2056
(Vídeo) Space Invader (Voz de SS): Olá.
01:57
SS: A dream come true, really,
39
105894
1447
SS: A realização de um sonho.
01:59
(Laughter)
40
107365
1002
(Risos)
02:00
And when that video was posted online,
41
108391
2079
E quando esse vídeo foi publicado,
02:02
I just sat there on the computer,
hitting "refresh,"
hitting "refresh,"
42
110494
2690
sentei à frente do computador,
apertando "atualizar",
apertando "atualizar",
02:05
excited to see the response.
43
113208
1476
animado para ver a reação.
O primeiro comentário chega.
02:07
The first comment comes in.
44
115208
1414
(Vídeo) Comentário: Bom trabalho.
02:08
(Video) Comment: Great job.
45
116646
1294
02:09
SS: Yes!
46
117964
1150
SS: Isso!
02:11
I hit "refresh."
47
119709
1255
Aperto "atualizar".
02:12
(Video) Comment: Excellent video.
I look forward to the next one.
I look forward to the next one.
48
120988
3103
(Vídeo) Comentário: Vídeo excelente.
Mal posso esperar o próximo.
Mal posso esperar o próximo.
02:16
SS: This was just the first
of a two-part video.
of a two-part video.
49
124115
2496
SS: Era a primeira
de duas partes de um vídeo.
de duas partes de um vídeo.
02:18
I was going to work
on the second one next.
on the second one next.
50
126635
2041
Eu ia trabalhar no segundo em seguida.
02:20
I hit "refresh."
51
128700
1166
Aperto "atualizar".
02:21
(Video) Comment: Where is part TWO?
WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
WHEREEEEE? I need it NOWWWWW!: P
52
129890
3836
(Vídeo) Comentário: Cadê a parte DOIS?
CADÊÊÊÊÊ? Preciso AGORAAAA! :P
CADÊÊÊÊÊ? Preciso AGORAAAA! :P
02:25
(Laughter)
53
133750
1518
(Risos)
SS: Outras pessoas, não só minha mãe,
estavam dizendo coisas legais de mim,
estavam dizendo coisas legais de mim,
02:27
SS: People other than my mom
were saying nice things about me,
were saying nice things about me,
54
135292
2943
02:30
on the Internet!
55
138259
1166
na Internet!
02:31
It felt like I had finally arrived.
56
139449
2333
Parecia que eu finalmente tinha chegado.
02:33
I hit "refresh."
57
141806
1302
Aperto "atualizar".
02:35
(Video) Comment: His voice
is annoying. No offense.
is annoying. No offense.
58
143132
2699
(Vídeo) Comentário:
A voz incomoda. Sem ofensas.
A voz incomoda. Sem ofensas.
02:37
SS: OK, no offense taken. Refresh.
59
145855
2670
SS: OK, não fiquei ofendido. Atualizar.
02:40
(Video) Comment: Could you remake this
without peanut butter in your mouth?
without peanut butter in your mouth?
60
148549
3564
(Vídeo) Comentário: Dá para refazer
sem a manteiga de amendoim na boca?
sem a manteiga de amendoim na boca?
02:44
SS: OK, at least the feedback
is somewhat constructive. Hit "refresh."
is somewhat constructive. Hit "refresh."
61
152137
4467
SS: OK, pelo menos a resposta
é de certa forma construtiva. Atualizar.
é de certa forma construtiva. Atualizar.
(Vídeo) Comentário: Por favor,
não use mais esse narrador
não use mais esse 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
mal dá para entendê-lo.
02:52
SS: Refresh.
64
160584
1151
SS: Atualizar.
(Vídeo) Comentário: Não consegui
acompanhar pelo sotaque indiano.
acompanhar pelo sotaque indiano.
02:53
(Video) Comment: Couldn't follow
because of the Indian accent.
because of the Indian accent.
65
161759
2980
02:56
SS: OK, OK, OK, two things.
66
164763
1484
SS: OK, OK, OK, duas coisas.
02:58
Number one, I don't have an Indian accent,
67
166271
2072
Número um: não tenho sotaque indiano,
03:00
I have a Pakistani accent, OK?
68
168367
1927
tenho sotaque paquistanês. certo?
03:02
And number two, I clearly
have a Pakistani accent.
have a Pakistani accent.
69
170318
3140
E número dois: óbvio que tenho
sotaque paquistanês.
sotaque paquistanês.
03:05
(Laughter)
70
173482
2021
(Risos)
Mas comentários como esses
continuavam chegando,
continuavam chegando,
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
e pensei que deveria
simplesmente ignorá-los
simplesmente ignorá-los
03:13
and start working
on the second part of the video.
on the second part of the video.
73
181051
2589
e começar a trabalhar
na segunda parte do vídeo.
na segunda parte do vídeo.
03:16
I recorded my audio,
74
184104
1530
Gravei o áudio,
03:17
but every time I sat down to edit,
75
185658
2999
mas sempre que eu sentava para editar,
03:20
I just could not do it.
76
188681
1673
não conseguia.
03:23
Every single time, it would take me
back to my childhood,
back to my childhood,
77
191688
2988
Toda vez me levava
de volta à minha infância,
de volta à minha infância,
03:26
when I had a much harder time speaking.
78
194700
2821
quando tinha muita dificuldade em falar.
03:29
I've stuttered for as long
as I can remember.
as I can remember.
79
197934
2804
Fui gago desde sempre.
03:34
I was the kid in class
80
202285
1277
Eu era o garoto na classe
03:35
who would never raise his hand
when he had a question --
when he had a question --
81
203586
2637
que nunca levantava a mão
quando tinha um dúvida
quando tinha um dúvida
03:38
or knew the answer.
82
206247
1174
ou soubesse a resposta.
03:39
Every time the phone rang,
83
207445
1315
Sempre que o telefone tocava,
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
eu corria para o banheiro
para não ter que atender.
para não ter que atender.
03:44
If it was for me, my parents
would say I'm not around.
would say I'm not around.
85
212907
3209
Se fosse para mim, meus pais
diziam que eu não estava.
diziam que eu não estava.
03:48
I spent a lot of time in the bathroom.
86
216140
1930
Eu passava bastante tempo no banheiro.
03:51
And I hated introducing myself,
87
219721
2471
E odiava me apresentar,
03:54
especially in groups.
88
222216
1609
especialmente em grupos.
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
Eu sempre gaguejava o meu nome,
e normalmente tinha alguém que dizia:
e normalmente tinha alguém que dizia:
03:59
"Have you forgotten your name?"
90
227249
1527
"Você esqueceu seu nome?"
04:00
And then everybody would laugh.
91
228800
1577
E todos davam risada.
04:02
That joke never got old.
92
230856
2150
Essa piada nunca perdeu a graça.
04:06
(Laughter)
93
234727
2583
(Risos)
04:09
I spent my childhood
feeling that if I spoke,
feeling that if I spoke,
94
237635
3807
Por toda minha infância
eu sentia que se eu falasse,
eu sentia que se eu falasse,
04:13
it would become obvious
that there was something wrong with me,
that there was something wrong with me,
95
241466
5155
ficaria óbvio que havia
algo errado comigo,
algo errado comigo,
04:18
that I was not normal.
96
246645
1497
que eu não era normal.
04:21
So I mostly stayed quiet.
97
249070
1659
Então eu ficava quieto.
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
E vejam, para que eu começasse
a usar minha voz em meu trabalho
a usar minha voz em meu trabalho
04:27
was a huge step for me.
99
255929
1573
foi um grande passo para mim.
04:29
Every time I record audio,
100
257991
1596
Sempre que eu gravo um áudio,
04:31
I fumble my way through saying
each sentence many, many times,
each sentence many, many times,
101
259611
3495
me atrapalho e gravo
cada sentença várias vezes,
cada sentença várias vezes,
04:35
and then I go back in
102
263130
1634
e então eu volto
04:36
and pick the ones
where I think I suck the least.
where I think I suck the least.
103
264788
3582
e escolho as que acho
que ficaram menos piores.
que ficaram menos piores.
04:42
(Voice-over) SS: Audio editing
is like Photoshop for your voice.
is like Photoshop for your voice.
104
270997
3079
(Narração) SS: Edição de áudio
é como Photosop para sua voz.
é como Photosop para sua 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
Posso desacelerar, acelerar,
tornar mais grave, incluir eco.
tornar mais grave, incluir 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
E se eu gaguejar,
e se eu gaguejar,
e se eu gaguejar,
04:53
I just go back in and fix it.
107
281706
1619
só volto e corrijo.
04:55
It's magic.
108
283349
1395
É mágica.
04:56
SS: Using my highly edited
voice in my work
voice in my work
109
284768
2905
SS: Usando minha voz altamente
editada em meu trabalho
editada em meu trabalho
04:59
was a way for me
to finally sound normal to myself.
to finally sound normal to myself.
110
287697
3555
foi minha maneira de finalmente
soar normal para mim mesmo.
soar normal para mim mesmo.
05:04
But after the comments on the video,
111
292302
2145
Mas depois dos comentários no vídeo,
05:06
it no longer made me feel normal.
112
294924
2005
já não me fazia mais sentir-me normal.
E assim parei de usar
minha voz no meu trabalho.
minha voz no meu trabalho.
05:09
And so I stopped
using my voice in my work.
using my voice in my work.
113
297897
2373
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 então, pensei muito sobre
o que significa ser normal.
o que significa ser normal.
05:19
And I've come to understand
115
307218
2018
E cheguei à compreensão
de que "normal" tem
de que "normal" tem
05:21
that "normal" has a lot to do
with expectations.
with expectations.
116
309260
3379
muito a ver com expectativas.
05:25
Let me give you an example.
117
313307
1529
Vou dar um exemplo.
Eu me deparei com essa história
05:26
I came across this story
118
314860
1330
05:28
about the Ancient Greek writer, Homer.
119
316214
2266
sobre o escritor da Grécia Antiga Homero.
05:30
Now, Homer mentions
very few colors in his writing.
very few colors in his writing.
120
318504
3249
Bem, Homero menciona
pouquíssimas cores em seus textos.
pouquíssimas cores em seus textos.
05:34
And even when he does,
121
322650
1605
E mesmo quando o faz,
05:36
he seems to get them quite a bit wrong.
122
324279
2038
parece que comete vários equívocos.
05:38
For example, the sea
is described as wine red,
is described as wine red,
123
326936
3292
Por exemplo, o mar é
descrito como vermelho vinho,
descrito como vermelho vinho,
05:42
people's faces are sometimes green
and sheep are purple.
and sheep are purple.
124
330252
3547
os rostos das pessoas às vezes são
verdes e ovelhas são roxas.
verdes e ovelhas são roxas.
05:46
But it's not just Homer.
125
334838
1375
Mas não é só Homero.
05:48
If you look at all
of the ancient literature --
of the ancient literature --
126
336237
2309
Se olharmos em toda a literatura antiga:
05:50
Ancient Chinese, Icelandic, Greek, Indian
127
338570
2200
chinês antigo, islandês, grego, indiano
05:52
and even the original Hebrew Bible --
128
340794
2677
e até mesmo a original bíblia hebraica;
05:55
they all mention very few colors.
129
343495
2576
todos mencionam pouquíssimas cores.
05:58
And the most popular theory
for why that might be the case
for why that might be the case
130
346745
3380
A teoria mais comum para explicar isso é
06:02
is that cultures begin
to recognize a color
to recognize a color
131
350149
2404
que as culturas começam
a reconhecer uma cor
a reconhecer uma cor
06:04
only once they have the ability
to make that color.
to make that color.
132
352577
3085
somente quando têm a capacidade
de criar aquela cor.
de criar aquela cor.
06:07
So basically, if you can make a color,
133
355686
1850
Então, se você pode criar uma cor
06:09
only then can you see it.
134
357560
1626
só assim você pode vê-la.
06:11
A color like red, which was fairly easy
for many cultures to make --
for many cultures to make --
135
359727
3659
Uma cor como o vermelho, relativamente
simples de criar para muitas culturas
simples de criar para muitas culturas
06:15
they began to see that color
fairly early on.
fairly early on.
136
363410
2831
eles começaram a ver essa cor bem antes.
06:18
But a color like blue,
which was much harder to make --
which was much harder to make --
137
366265
2743
Mas uma cor como o azul,
muito mais difícil de criar,
muito mais difícil de criar,
06:21
many cultures didn't begin to learn
how to make that color
how to make that color
138
369032
2753
muitas culturas não aprenderam
como criar essa cor
como criar essa cor
06:23
until much later.
139
371809
1166
até muito depois.
06:24
They didn't begin to see it
until much later as well.
until much later as well.
140
372999
2516
E não a viam até muito depois também.
06:27
So until then, even though
a color might be all around them,
a color might be all around them,
141
375539
3650
Até então, mesmo que uma cor
pudesse estar ao seu redor,
pudesse estar ao seu redor,
06:31
they simply did not have
the ability to see it.
the ability to see it.
142
379213
2445
simplesmente não tinham
a capacidade de vê-la.
a capacidade de vê-la.
06:33
It was invisIble.
143
381682
1158
Era invisível.
06:34
It was not a part of their normal.
144
382864
2380
Não era parte de seu normal.
E essa história me ajudou
a contextualizar minhas experiências.
a contextualizar minhas experiências.
06:38
And that story has helped
put my own experience into context.
put my own experience into context.
145
386593
2902
06:42
So when I first read
the comments on the video,
the comments on the video,
146
390376
2470
Então quando eu li
os comentários no vídeo,
os comentários no vídeo,
06:44
my initial reaction was to take it
all very personally.
all very personally.
147
392870
2895
minha primeira reação
foi tomá-los como pessoais.
foi tomá-los como pessoais.
Mas as pessoas que comentavam não sabiam
06:48
But the people commenting did not know
148
396543
1898
06:50
how self-conscious I am about my voice.
149
398465
2860
quão inseguro sou com relação à minha voz.
06:54
They were mostly reacting to my accent,
150
402258
2647
Estavam, na maior parte,
reagindo ao meu sotaque,
reagindo ao meu sotaque,
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 não é normal um narrador ter sotaque.
07:01
But what is normal, anyway?
152
409089
1503
Mas o que é normal, afinal?
Sabemos que revisores vão encontrar
mais erros de ortografia em seus textos
mais erros de ortografia em seus textos
07:03
We know that reviewers will find
more spelling errors in your writing
more spelling errors in your writing
153
411473
3362
07:06
if they think you're black.
154
414859
1371
se pensarem que você é negro.
07:09
We know that professors are less likely
to help female or minority students.
to help female or minority students.
155
417144
4292
Sabemos que que os professores são menos
propensos a ajudar mulheres ou minorias.
propensos a ajudar mulheres ou minorias.
07:14
And we know that resumes
with white-sounding names
with white-sounding names
156
422349
2647
E sabemos que currículos
com nomes tipicamente brancos
com nomes tipicamente brancos
07:17
get more callbacks than resumes
with black-sounding names.
with black-sounding names.
157
425020
2893
recebem mais respostas que currículos
com nomes tipicamente negros.
com nomes tipicamente negros.
07:21
Why is that?
158
429043
1198
Por quê?
07:23
Because of our expectations
of what is normal.
of what is normal.
159
431011
2443
Devido às nossas
expectativas do que é normal.
expectativas do que é normal.
07:26
We think it is normal
160
434135
1579
Achamos que é normal
quando um estudante negro
comete erros de ortografia.
comete erros de ortografia.
07:27
when a black student has spelling errors.
161
435738
2105
07:30
We think it is normal
162
438264
1715
Achamos que é normal
07:32
when a female or minority student
does not succeed.
does not succeed.
163
440003
3192
quando uma aluna mulher
ou de minorias não é bem-sucedido.
ou de minorias não é bem-sucedido.
07:35
And we think it is normal
164
443962
1639
E achamos que é 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
que um funcionário branco seja
uma melhor contratação que um negro.
uma melhor contratação que um negro.
Mas estudos também mostram
que discriminação desse tipo,
que discriminação desse tipo,
07:41
But studies also show
that discrimination of this kind,
that discrimination of this kind,
166
449399
2594
na maioria dos casos,
é simplesmente favoritismo
é simplesmente 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
e resulta mais da vontade de ajudar
pessoas com quem nos identificamos
pessoas com quem nos identificamos
07:50
than the desire to harm people
that you can't relate to.
that you can't relate to.
169
458493
3197
do que o desejo de prejudicar
pessoas com quem não nos identificamos.
pessoas com quem não nos identificamos.
07:54
And not relating to people
starts at a very early age.
starts at a very early age.
170
462944
3207
E não se identificar com pessoas
começa numa idade bem jovem.
começa numa idade bem jovem.
07:58
Let me give you an example.
171
466175
1380
Vou dar um exemplo.
07:59
One library that keeps track of characters
172
467949
3549
Uma biblioteca que mantém
um arquivo dos personagens
um arquivo dos personagens
08:03
in the children's book
collection every year,
collection every year,
173
471522
3293
na coleção de livros
infantis todos os anos
infantis todos os anos
08:06
found that in 2014,
only about 11 percent of the books
only about 11 percent of the books
174
474839
5281
descobriu que em 2014
somente cerca de 11% dos livros
somente cerca de 11% dos livros
08:12
had a character of color.
175
480144
2200
continham um personagem negro.
08:14
And just the year before,
that number was about eight percent,
that number was about eight percent,
176
482368
3677
E só no ano anterior,
esse número era cerca de 8%,
esse número era cerca de 8%,
08:18
even though half of American children
today come from a minority background.
today come from a minority background.
177
486069
3808
apesar de metade das crianças americanas
hoje ter descendência de minorias.
hoje ter descendência de minorias.
08:21
Half.
178
489901
1150
Metade.
Há dois grandes pontos aqui.
08:23
So there are two big issues here.
179
491353
1624
Número um: dizem às crianças
que elas podem ser qualquer coisa,
que elas podem ser qualquer coisa,
08:25
Number one, children are told
that they can be anything,
that they can be anything,
180
493001
2657
fazer qualquer coisa,
08:27
they can do anything,
181
495682
1151
porém, a maioria das histórias
que crianças negras leem
que crianças negras leem
08:28
and yet, most stories
that children of color consume
that children of color consume
182
496857
2473
são sobre pessoas diferentes delas.
08:31
are about people who are not like them.
183
499354
1878
Número dois é que os grupos
de maioria não percebem
de maioria não percebem
08:33
Number two is that majority groups
don't get to realize
don't get to realize
184
501256
2759
o quão similares são às minorias,
08:36
the great extent to which
they are similar to minorities --
they are similar to minorities --
185
504039
3033
08:39
our everyday experiences, our hopes,
186
507096
3047
nossas experiências diárias,
nossas esperanças,
nossas esperanças,
08:42
our dreams, our fears
187
510167
1872
nossos sonhos, nossos medos
08:44
and our mutual love for hummus.
188
512063
1773
e nosso amor mútuo por humus.
08:45
It's delicious!
189
513860
1309
É delicioso!
08:47
(Laughter)
190
515193
1707
(Risos)
08:49
Just like the color blue
for Ancient Greeks,
for Ancient Greeks,
191
517911
2683
Assim como a cor azul
para os gregos antigos,
para os gregos antigos,
08:52
minorities are not a part
of what we consider normal,
of what we consider normal,
192
520618
3321
as minorias não fazem parte
do que consideramos normal,
do 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 normal é só uma criação
daquilo a que fomos expostos,
daquilo a que fomos expostos,
09:02
and how visible it is around us.
194
530425
1789
e quão visível é ao nosso redor.
09:05
And this is where things
get a bit difficult.
get a bit difficult.
195
533590
2132
Aí que as coisas ficam um pouco difíceis.
09:08
I can accept the preexisting notion
of normal -- that normal is good,
of normal -- that normal is good,
196
536714
4280
Posso aceitar a noção pré-existente
de normal; de que normal é bom,
de normal; de que normal é bom,
09:13
and anything outside of that very
narrow definition of normal is bad.
narrow definition of normal is bad.
197
541018
4015
e qualquer coisa fora dessa definição
bem restrita de normal é ruim.
bem restrita de normal é ruim.
09:17
Or I can challenge
that preexisting notion of normal
that preexisting notion of normal
198
545758
3846
Ou eu posso desafiar essa noção
pré-existente de normal
pré-existente de normal
09:22
with my work
199
550462
1173
com meu trabalho
09:24
and with my voice
200
552034
1276
e com minha voz
09:26
and with my accent
201
554338
1423
e com meu sotaque
09:28
and by standing here onstage,
202
556632
1516
e vindo aqui no palco,
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
apesar de estar me borrando de medo
e preferisse estar no banheiro.
e preferisse estar no banheiro.
09:33
(Laughter)
204
561519
1317
(Risos)
09:34
(Applause)
205
562860
2817
(Aplausos)
(Vídeo) Ovelha (Voz de SS): Aos poucos
estou começando a usar minha voz
estou começando a usar minha 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
em meu trabalho novamente.
09:48
in my work again.
207
576496
1154
E a sensação é boa.
09:49
And it feels good.
208
577674
1151
Não significa que não terei um colapso
09:50
It does not mean I won't have a breakdown
209
578849
1968
da próxima vez que dezenas
de pessoas disserem que falo
de pessoas disserem que falo
09:52
the next time a couple dozen
people say that I talk
people say that I talk
210
580841
2467
(Murmurando) como se tivesse
manteiga de amendoim na boca.
manteiga de amendoim na boca.
09:55
(Mumbling) like I have peanut
butter in my mouth.
butter in my mouth.
211
583332
2308
(Risos)
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: Só significa que agora
entendo muito melhor
entendo muito melhor
o que está em jogo,
10:01
of what's at stake,
214
589394
1744
e que desistir não é uma opção.
10:03
and how giving up is not an option.
215
591162
2500
10:08
The Ancient Greeks didn't just wake up
one day and realize
one day and realize
216
596519
2886
Os gregos antigos não acordaram
um dia e perceberam
um dia e perceberam
que o céu era azul.
10:11
that the sky was blue.
217
599429
1325
Demorou séculos, até, para que os humanos
percebessem o que ignoramos
percebessem o que ignoramos
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
por tanto tempo.
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
E assim devemos sempre desafiar
nossa noção de normal,
nossa noção de normal,
10:22
because doing so is going
to allow us as a society
to allow us as a society
221
610738
4332
pois fazer isso nos permitirá
como sociedade
como sociedade
10:27
to finally see the sky for what it is.
222
615094
2536
finalmente ver o céu como ele é.
(Vídeo) Personagens: Obrigado. Obrigado.
Obrigado. Obrigado. Obrigado.
Obrigado. Obrigado. Obrigado.
10:32
(Video) Characters: Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
Thank you. Thank you. Thank you.
223
620272
5764
Monstro de Frankenstein: (Grunhidos)
10:38
Frankenstein's monster: (Grunts)
224
626060
1591
(Risos)
10:39
(Laughter)
225
627675
1011
SS: Obrigado.
10:40
SS: Thank you.
226
628710
1151
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