'cause it's pretty rare for us to sort of sit down

滅多にないことだから

and talk a little more candidly but Greg was looking up

と少し率直に話すが、グレッグは上を向いていた。

something in the day we wanted to share.

私たちが共有したいと思った日の何か

- Yeah, I looked up the top 25 science YouTubers.

- 科学系YouTuberのトップ25を調べてみたわ

This is based on subscribers.

これは、加入者に基づいています。

Putting the list together was kind of striking.

リストをまとめると、なんだか印象的でした。

- You have Vsauce, The Slow Mo Guys, Mark Rober,

- Vsauce、Slow Mo Guys、Mark Roberがいる。

In a Nutshell, The King of Random, Crazy Russian Hacker,

一言で言えば、ランダムの王様、クレイジーなロシアのハッカー。

Crash Course, AsapScience.

クラッシュコース、アサップサイエンス。

- [Mitch And Greg] That's us.

- それが俺たちだ

- If you couldn't tell from the photo.

- 写真でわからなかったら

- [Mitch] Smarter Every Day, Veritasium, Sci Show,

- スマーター・エブリデイ ベリタリウム サイ・ショー

Doctor Mike, Minute Physics, CGP Grey Vsauce2,

ドクターマイク、ミニッツフィジックス、CGPグレイ・ヴュース2。

Backyard Scientist, Vsauce3, Numberphile,

裏庭の科学者、Vsauce3、Numberphile。

It's Okay to be Smart, 3Blue1Brown, Tom Scott,

It's Okay to be Smart, 3Blue1Brown, Tom Scott.

Real Engineering, Minute Earth, Simone Giertz,

リアルエンジニアリング、ミニッツアース、シモーネ・ジャーツ

and PBS Space Time.

とPBS時空。

- There's a lot to talk about here

- ここには色々な話があります

when it comes to gender, gender non-binary people.

ジェンダー、ジェンダー非バイナリーの人たちと言えば

- The first woman on the list, solo woman at least,

- せめてソロの女性が1位になってくれないかな

is number 24.

は24番です。

There are no Black people.

黒人はいない。

There are no Indigenous people.

先住民族はいない。

There are no people with disabilities.

障害者はいない。

- The fact that this list is all white, I was surprised,

- このリストが白一色になっているのには驚きました。

but I also then wasn't surprised.

と思っていたのですが、その時は驚きませんでした。

This is an issue that we wanna talk about today

これは、今日話したい問題です。

in the STEM community.

STEMコミュニティの中で。

- And specifically in science and in science communication

- そして、具体的には、科学と科学コミュニケーションにおいて

on YouTube because that's the bubble

をYouTubeで見ると、それがバブルだから

that we all kind of live and work in

私たちの生活と仕事の中で

and engage with every day.

と毎日エンゲージしています。

- And what we wanna talk about today is race

- 今日は人種の話をしよう

in regards to the very significant shift

大幅なシフトについて

in I think a lot of, especially white people's ability

多くのことを考えています 特に白人の能力は

to talk about institutional racism.

制度的人種差別について語るために

We wanna talk about it with some science today,

今日は科学的な話をしたいと思います。

but also give a tangible goal that we can all do

けれども、みんなでできる具体的な目標を提示する

to change the institution of science.

科学の制度を変えるために

- If you took science courses,

- 理系の授業を受けていたら

think about the history you learned.

学んだ歴史を考える

Whose faces were represented?

誰の顔が表現されていたのか？

Who was even allowed to participate in science?

誰が理科に参加することすら許されていたのだろうか。

Were women allowed?

女性は許されていたのか？

Were people of color allowed?

有色人種は許されていたのか？

- Did queer people exist?

- クィアは存在していたのか？

They did, they did. (indistinct)

彼らは、彼らがしました。（indistinct）

- But there's that conversation if you think

- と思っていたら、その会話がありました。

the foundation of science was kind of born out of whiteness

科学の基礎は白さから生まれた

and born out of this sort of Eurocentric view

と、このようなユーロ中心の考えから生まれた

of how people lived there.

人々がそこでどのように生活していたかを

- Early science and taxonomy led by Carl Linnaeus

- カール・リンネウス率いる初期の科学と分類学

incorrectly posited that humans fell

誤って人間が落ちてきたと仮定して

into four distinct subspecies:

を4つの異なる亜種に分類しています。

homo sapiens europaeus, the people of Europe who were white,

ホモ・サピエンス・ユーロペウス、ヨーロッパの白人だった人たち。

serious, and strong;

真面目で強い。

homo sapiens asiaticus, the people of Asia who were yellow,

ホモ・サピエンス・アシアティカスは、アジアの人々の中で黄色人種であった。

melancholy, and greedy;

憂鬱で欲張り。

homo sapiens americanus, the people of America who were red,

ホモ・サピエンス・アメリカーヌス、アメリカの人たちは赤かった。

ill-tempered, and subjugated;

不機嫌で、服従している。

and homo sapiens afer, the people of Africa who were black,

とホモ・サピエンス・アファー、黒人だったアフリカの人々。

and passive, and lazy.

と受動的で怠け者。

And Carla Linnaeus even speculated privately

カーラ・リンネウスは個人的に推測までしていた

that they might not even be human at all.

人間ですらないかもしれないと思うと

There was a historic moment when science started

科学が始まった歴史的瞬間がありました

to distance itself from religion and hold its own power,

宗教から距離を置き、自らの権力を握るために

and the power was incorrect and racist.

と権力が間違っていて人種差別的だった。

The king of France at the time ordered this taxonomy

当時のフランス王は、この分類法を命じた。

to be adopted as the correct classification system

正分類体系として採用すべき

of humans, and as recent as 1921,

人間の、そして最近では1921年まで。

the American Museum of Natural History held an exhibition

アメリカ自然史博物館で展示会が開催されました。

on eugenics which falsely claimed that Black people's brains

黒人の頭脳を偽った優生学について

were smaller than white peoples.

は白人よりも小さかった。

Charles Darwin's son attended the event

チャールズ・ダーウィンの息子が出席

and adopted the idea of racist eugenics.

と、人種差別的優生思想を採用した。

The proliferation of this false science

この偽りの科学の増殖

led to the U.S. borders closing to people from Asia, Africa,

アメリカの国境がアジア、アフリカの人々に閉ざされることになった。

Southern and Eastern Europe

南欧・東欧

because ill-informed and racist scientists of the time

なぜなら、当時の無知で人種差別的な科学者が

thought people from these countries were mentally defective

この国の人間は精神的に欠陥があると思っていた

and biologically undesirable.

と生物学的に望ましくない。

People really do have a fundamental belief

人は本当に根本的な信念を持っている

that science isn't biased.

科学が偏っていないことを

We just have to say we disagree with that.

それには同意できないと言わざるを得ません。

- Even if the idea of science in and of itself

- たとえそれ自体が科学という考え方であっても

is this pure form,

は、この純粋な形です。

the second you introduce humans into that

その中に人間を入れた途端に

you introduce bias.

あなたはバイアスを導入しています。

- Look at the question, look at the discussion

- 質問を見て、議論を見て

at the end of every study,

を、すべての研究の終わりに。

that's when people start to fling around their feelings.

その時に人は感情に流されるんだよ

- The way that we study science

- 理科の勉強の仕方

and the things that we learn about,

と学ぶことがあります。

if they're led by a homogenous group,

同質的な集団に率いられているのであれば

we're really only learning about one lens of life.

私たちは本当に人生のレンズ一本分しか学んでいません。

- A good scientist takes in information

- かがく者は情報を取り入れる

and changes their worldview.

と世界観を変える。

So they are adaptable.

だから彼らは順応性がある。

So I do think that as a science community, we can, you know,

だから、私は科学のコミュニティとして、私たちができることを考えています。

fight institutionalized racism potentially more easily,

制度化された人種差別との戦いは、潜在的にはもっと簡単になる可能性があります。

'cause we are willing to take in the facts

事実を受け入れようとしているからだ

and to make changes based on them.

と、それに基づいた変更を行うことができます。

- Here are some examples of research

- 研究の一例をご紹介します。

on anti-Black racism and STEM.

反黒人人種差別とSTEMについて。

- Studies have found that white doctors are less likely

- 研究によると、白人医師は

to prescribe Black patients medication for blood clots.

黒人患者に血栓の薬を処方するために

They believe racist myths about Black people.

彼らは黒人に関する人種差別的な神話を信じている。

For example, that they have higher pain tolerance

例えば、彼らはより高い痛み耐性を持っていること

and thicker skin.

と皮が厚くなっています。

They themselves don't feel like they're being racist,

彼ら自身は差別されているとは感じていない。

but within their institutions,

しかし、その制度の中では

they are acting with institutionalized racism.

彼らは制度化された人種差別で行動している

- There are even infamous scientific experiments

- 悪名高い科学実験まである

that have used Black bodies without their consent

黒人の身体を無断で使用してきた

for the benefit of science.

科学のために

So the Tuskegee Experiment is a famous example

タスキギー実験は有名な例ですね

where they use around 600 Black men with syphilis

梅毒を患った600人の黒人を使っているところ

and told them they were getting treated,

と治療を受けていることを伝えました。

but they actually weren't so that they could study

でも実際には勉強するためのものではありませんでした

what happens when syphilis goes untreated for 40 years.

梅毒が40年も放置されるとどうなるか

And this was without consent.

そして、これは同意を得ずに行われた。

- The most recent "Nature" magazine,

- 最新の「ネイチャー」誌。

and there's a study about how they're conglomerating

どうやってまとめているのかという研究があります。

a bunch of genomic research, fascinating research

ゲノム研究の束、魅力的な研究

to understand humans and to understand diseases in humans.

人間を理解し、人間の病気を理解するために

And at the end they say there were very few Black people,

そして最後には黒人はほとんどいなかったという。

very few South Asian people.

南アジア人が非常に少ない

That's an example of today

それは今日の一例

an institution finding breakthroughs and research

突破口研究機関

and very important genomic information to help

と非常に重要なゲノム情報を

our health that is ignoring a whole population of people

集団無視の健康

due to a system.

システムによるものです。

- There's also a lot of research on research.

- 研究もいろいろあるんですね。

So minorities are less likely

だからマイノリティの方が

to have their research published.

研究を発表してもらうために

They're less likely to be given raises or rewards,

昇給や報酬を与えられる可能性が低くなる

even when they're at the same level

同じレベルでも

as their white colleagues.

白人の同僚として

There's also something really interesting

また、本当に面白いものがあります。

called the Diversity Paradox.

ダイバーシティ・パラドックスと呼ばれる

So they found that minorities are more likely

マイノリティの方が

to have innovative ideas,

革新的なアイデアを持つために。

they're bringing in new perspectives for science,

彼らは科学に新しい視点をもたらしています

but they're less likely to be given academic positions.

しかし、彼らはアカデミックなポジションを与えられる可能性が低い。

Studies have shown that white people get

研究によると、白人は

53% more callbacks than minorities,

マイノリティよりコールバックが53％多い

and then even in those callbacks,

そして、それらのコールバックにおいても

they've started to do studies of, okay,

彼らは研究を始めました

who actually gets the job when they're equally equipped

互角に仕事ができる人

or equally qualified for the job.

または同等の資格を持った方。

White people end up getting the job

白人は結局仕事を得ることになる

143% more often than minorities.

マイノリティより143％多い。

Yes, we can say we just wanna hire the best person

そうですね、私たちは最高の人を雇いたいだけだと言えます。

and put the most talented person in that position,

と、そのポジションに最も優秀な人材を置く。

but I think we just have to acknowledge

認めざるを得ないと思いますが

that we all have biases that are unintentional,

人は誰でも意図しないバイアスを持っているということを

that impact what it means to be the best candidate.

最良の候補者になるためには何が必要なのかに影響を与えます。

And if we can't acknowledge that root problem,

そして、その根本的な問題を認められなければ

then we'll never even be able to address

そうでなければ

sort of the more surface problems.

より表面的な問題のようなものです。

- Now we should talk about something that we can do.

- あとは、何かできることを話しましょう。

If we are in the sciences, when we enter rooms,

理系であれば、部屋に入るときに

when we enter meetings, if everyone happens to be white,

会議に入ったときに、みんながたまたま白人だったとしても

I think that's an important time to talk about anti-racism.

反レイシズムを語る大事な時期だと思います。

I think a lot of work can be done in rooms of white people

白人の部屋でも仕事ができることは多いと思います

'cause we know those meetings are happening, okay.

会議があるのを知っているからだ

We are in them all the time.

私たちはいつも彼らの中にいます。

A fellow science communicator and friend Dr. Esther told us,

科学コミュニケーターの仲間であり、友人でもあるエスター博士が教えてくれました。

"It is not up to marginalized people to be burdened

"限界集落の人に負担をかけるのは、限界集落の人の責任ではない

"with making systemic change in institutions."

"制度を変えることで"

- I think as creators, we can all be putting in more effort

- クリエイターとしてもっと力を入れてもいいんじゃないかな？

to highlight other voices that are different from ours.

私たちとは異なる他の声を強調するために。

How can we as a community, including us,

私たちを含めたコミュニティとして、どうすればいいのか。

look to people that have different perspectives?

視点の違う人に目を向ける？

- [Greg] Dr. Esther we'll teach you fascinating stories

- エスター博士......魅力的な話を教えてあげよう

about marginalized figures in STEM,

STEMにおける疎外された人物について

Jordan Harrod can teach you about

ジョーダン・ハロッドが教えてくれるのは

how AI preserves systemic racism,

AIがいかにして体系的な人種差別を保存するか。

Mike Likes Science can teach you a rap about coding,

マイクが好きな科学は、あなたにコーディングについてのラップを教えることができます。

Jabrils can show you how AI can draw

ジャブリルはAIが描く方法を教えてくれる

new Pokemon with math,

算数で新ポケモン。

Jaida Elcock on TikTok is so funny

Jaida Elcock on TikTokがめちゃくちゃ面白い

and will teach you about animal facts,

と動物の事実を教えてくれます。

and Anna Gifty, another amazing friend on Twitter,

とアンナ・ギフティさんはツイッターでもう一人の素晴らしい友人です。

will blow your mind and she actually was able to make us

あなたの心を吹き飛ばしてくれるでしょうし、彼女は実際に私たちを

even like economics.

経済学が好きな人でも

- But we also think we really need

- しかし、私たちはまた、本当に必要だと考えています。

to talk about the institutions.

機関の話をします。

So obviously we make a lot of content on YouTube,

だから明らかに私たちはYouTubeでたくさんのコンテンツを作っています。

but also Facebook and Instagram and all of these platforms

でも、フェイスブックやインスタグラム、これらのプラットフォームのすべてが

that play a role in this.

その役割を果たしているのが

And I think as viewers and as creators,

そして、視聴者として、クリエイターとして考えています。

there are ways that we can influence

影響を与えることができる方法があります

and impact those groups as well.

と、それらのグループにも影響を与えます。

- In 2019, Google's workforce was 54.4% white,

- 2019年、グーグルの労働力は54.4％の白人でした。

39.8% Asian, 5.7% Latinx, 3.3% Black,

アジア系39.8％、ラテン系5.7％、黒人3.3％。

and 0.8% Native American.

と0.8％のネイティブアメリカン。

So these stats are for America.

この統計はアメリカのものなんですね。

2019 Google's leadership was 66.6% white,

2019年 グーグルのトップは66.6％の白人だった。

28.9% Asian, 3.3% Latinx, 2.6% Black, 0.7% Native American.

アジア系28.9％、ラテン系3.3％、黒人2.6％、ネイティブアメリカン0.7％。

And also staggering, Google's workforce is only 31.7% women

また、Googleの労働力は女性が31.7%しかいないという驚異的な数字もあります。

and their leadership is only 26.1% women,

そして、彼らのリーダーシップは26.1％の女性に過ぎません。

assuming gender binaries.

ジェンダーの二項対立を仮定して

They didn't have information

彼らは情報を持っていなかった

about gender nonconforming people.

性別不適合者について

In 2019, Facebook's workforce was 44.2% white,

2019年、Facebookの労働力は44.2%の白人でした。

43% Asian, 5.2% Hispanic, 3.8% Black, 3.1% mixed,

アジア系43％、ヒスパニック系5.2％、黒人3.8％、混合系3.1％。

and 0.7% other.

とその他0.7％でした。

Looking at leadership, 65.4% were white,

リーダーシップを見ると、65.4％が白人でした。

24.9% Asian, 3.5% Hispanic, 3.1% Black, 2.9% mixed,

アジア系24.9％、ヒスパニック系3.5％、黒人3.1％、混合系2.9％。

0.3% other.

0.3% その他

This shows you how the higher you go up

これは、上に行けば行くほど

in all of these institutions, the whiter it gets.

これらの機関のすべてで、それは白くなります。

So we need to talk not only about hiring diverse people,

だから、多様な人材を採用することだけではない話が必要なのです。

but also creating better promotion initiatives

より良いプロモーションの取り組みを作るために

to get different people to the top

いろんな人がトップになるように

creating cultures where people of diverse backgrounds

多様な人々が集う文化の創造

actually wanna work at these companies.

実際にこれらの会社で働きたいと思っています。

Like Google, Facebook, Twitter, Silicon Valley startups

グーグル、フェイスブック、ツイッター、シリコンバレーのスタートアップのように

should have to openly disclose which universities

どこの大学か公開すべき

they are recruiting from.

から募集しているそうです。

In America, how many are they hiring

アメリカでは何人雇っているのか

from predominantly white schools like Stanford or MIT

スタンフォードやマサチューセッツ工科大学のような白人学校から

compared to HBCUs like Howard or Alabama A&M?

ハワードやアラバマA&MのようなHBCUと比較して？

Facebook has currently been accepting

フェイスブックでは現在

paid political advertising on their platform,

彼らのプラットフォーム上の有料の政治広告。

regardless of if it has false claims or hate speech.

虚偽の主張やヘイトスピーチがあろうとなかろうと

They say they do not want to be the arbiter of truth,

真実の裁定者にはなりたくないという。

but their algorithms already control our truth.

しかし、彼らのアルゴリズムはすでに我々の真実をコントロールしています。

They decide what we see, what goes viral,

何を見て何が流行るかは彼らが決めるんだ

and what shows up on your timeline.

とあなたのタイムラインに表示されるもの。

And 90% of hate speech on Facebook is identified by AI.

そして、Facebookのヘイトスピーチの90％はAIによって特定されています。

Who designs this technology is integral to it working.

誰がこの技術を設計するかは、それが機能するために不可欠です。

What I am asking for is public information

私が求めているのは、公開された情報です。

about the breakdown of race and gender representation

人種と性別の代表の内訳について

in specific jobs.

特定の仕事で。

'Cause I'm curious who is building these algorithms

誰がこれらのアルゴリズムを構築しているのか興味があるからだ

that are controlling what we all see.

私たちが見ているものを支配している

It's about arming ourselves with that information

その情報で自分たちを武装させることだ

to challenge when we're in those meetings,

そのような会議に参加しているときにチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

to talk to people in positions of power at Facebook

フェイスブックで権力者と話をするために

or Instagram or Google.

とかインスタグラムとかグーグルとか。