Cientista de dados dá um tempo da indústria e abraça a academia novamente
Baseado no episódio com Jacobo Pereira-Pacheco 🇸🇻🇬🇹
Bem-vindx ao Latinx in Power, um blog e podcast que irá compartilhar histórias de líderes Latinxs incríveis ao redor do mundo, apresentado por Thaisa Fernandes, uma latina orgulhosa e Gerente de Programas e Produtos de tecnologia vivendo no Vale do Silício e compartilhando suas experiências.
Conversei com Jacobo Pereira-Pacheco, a primeira geração de imigrante guatemalteco e salvadorenho, que está agora se preparando para deixar a área da baía de São Francisco ao passo que entra no mundo acadêmico novamente e inicia seu doutorado em Estatística e Ciência da Computação na Universidade da Califórnia, em Santa Cruz.
Nós tivemos uma conversa inspiradora com Jacobo na qual nós discutimos o mundo da ciência de dados e o que um analista de dados faz, as similaridades entre estatística e estudos ambientais, e a comunidade queer Latinx.
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O que significa ser Latinx para você?
Ser Latinx para mim é ter um senso de comunidade nas minhas costas. Eu penso, eu tenho essencialmente um exército de pessoas atrás de mim que estão lá por mim, pois, ao crescer Latinx nos EUA, eu percebi que muito do que eu tenho e o que eu cresci para ter é um verdadeiro privilégio que eu tive de sacrifícios que foram feitos antes de mim pelos meus pais, especialmente meus avós também. Ter muitas oportunidades que eu tenho, que eles não tiveram, e nós estamos lutando para conseguir, porque eles não puderam conseguir por conta do país que eles nasceram, e as circunstâncias nas quais eles nasceram. Então, eu acho que ser Latinx tem um grande senso de comunidade em sua definição para mim. E, claro, cultura, a comida, música, obviamente, o espanhol também.
Falando sobre língua, eu acho que nós tivemos um processo similar de mudar nossos nomes para tornar mais fácil as pessoas pronunciarem, e depois reverter isso. Eu adoraria saber mais sobre seus pensamentos e processo.
Eu passei por uma fase inteira de despertar na minha vida. Eu nasci como Jacobo, eu ganhei esse nome por conta de meu querido tio por parte de pai. É um pouco estranho crescer nos EUA como um Latinx. Para ser sincero, você meio que, às vezes, odeia sua cultura crescendo, porque você é ensinado a não valorizá-la. E você é ensinado que ela é menor do que o resto dos EUA, especialmente o resto dos EUA branco.
Eu não gostava do meu nome ao crescer. Quando eu estava no ensino básico, fundamental e no ensino médio, então basicamente da pré-escola até o 12º ano, eu era conhecido por Jacob, isso era muito mais fácil. Ninguém tinha problema em pronunciar Jacob. Quando eu fui para a faculdade, eu comecei a ser chamado de Jacobo (sem pronunciar o “j” como em espanhol, com som de “r”), porque eu estava começando a abraçar mais minha identidade e meu nome verdadeiro de fato. Eu ainda estava sendo chamado de Jacobo quando eu inicialmente mudei para Bay Area. Quando eu comecei a trabalhar na RAPP, eu estava me apresentando como Jacobo por um tempo.
Então, eu tive a percepção de que eu gostava do meu nome com a pronúncia em espanhol. Eu comecei a me apresentar como Jacobo (com o “j” soando como “r” em espanhol). Era uma pequena progressão de confiança em mim e confiança na minha etnia e em ter orgulho de ser Latinx. Foi quando a mudança começou a acontecer. Eu acho que é uma coisa muito poderosa de realmente apenas ser dono do seu próprio nome. Independentemente se é difícil dizer para outras pessoas, por conta da barreira linguística. Não estou falando que os americanos precisam pronunciar ele perfeitamente, eu sei, eles não conseguem porque é um nome espanhol. Mas eu também não vou dizer que meu nome é Jacob apenas para fazer com que eles pronunciem fluentemente.
O que um estatístico faz?
Um estatístico, em que eu sou formalmente treinado, é alguém que é honestamente responsável por interpretar dados corretamente, e logicamente. Vai ter uma variedade de coisas, mas é basicamente não fazer suposições que não estão necessariamente funcionando para um certo objetivo, mas vivenciar o objetivo, deixar os dados revelarem o que está presente.
Estatística é uma ciência, eu acho que tem esse tópico comum em que algumas pessoas falam que isso é uma ciência e uma arte, porque é científico e matemático, na qual você precisa entender as provas matemáticas, equações e as diferentes fórmulas matemáticas que irão encontrar esses resultados de hipóteses testadas, ou um escore-z, ou um valor-p. Também há a arte de aprender com os dados e a arte de pensar logicamente como humanos, o que faz sentido. Nós temos as estatísticas teoricamente para nos ajudar com decisões matemáticas. Então a arte entra quando falamos sobre isso, quando nós temos que pensar como humanos. Pensar isso faz sentido? Essa hipótese faz sentido?
É aí que se encontra muito da estatística e, especialmente, o trabalho do estatístico, porque a estatística se concretiza quando as pessoas têm hipóteses. Essa água contamina essa planta ou algo assim? Você tem duas hipóteses, a hipótese nula e a hipótese alternativa, e você quer coletar dados, e eventualmente testar se isso é verdade. Estatística é interessante, porque não é necessariamente a medida da certeza, pois isso é matemática, mas é a medida da incerteza.
Sempre existe incerteza quando você está trabalhando com dados, especialmente como um estatístico, mas é quantificar essa incerteza que torna os estatísticos tão valiosos, especialmente quando diz respeito à tomada de decisões em empresas, o que eles querem fazer com o orçamento fiscal, ou o que seus clientes querem fazer.
Minha função é um pouco diferente na RAPP, eu sou um analista de dados. Com esse alcance, eu trabalho basicamente com os caprichos do que os meus clientes querem. Eu trabalhei bastante com o desenvolvimento de aplicativos, então eu faço apps para clientes. É uma maneira que meus clientes têm de poder trabalhar com dados e enormes quantias de dinheiro, e depois apenas obter resultados sem precisar entender a estatística por trás disso, pois tudo está escondido por trás de um app. É um pouco do que eu faço na RAPP, e outras coisas como análise de dados exploratória, que é basicamente explorar, então isso pode ser uma pequena variedade de coisas diferentes. Mas isso pode ser explorar diferentes conjuntos de dados e ver quais são as variáveis valiosas que podem nos ajudar a descobrir qual é realmente o público-alvo, porque a RAPP é uma agência de publicidade.
O que significa ser um analista de dados?
Ser um estatístico significa que por efeito você tem que ser um analista de dados. Embora exista a estatística, há também a teoria e o lado da aplicação. Eles são dois lados diferentes da mesma moeda. Teoricamente, você tem muitas provas matemáticas e tudo mais, e, depois, no lado da aplicação, você tem que trabalhar com dados. Ser um analista de dados basicamente significa que você entende o ciclo de vida dos dados, desde, por exemplo, coletar dados, armazenar, explorar e analisar os dados. Tudo isso tem que ser feito corretamente. Quaisquer resultados que surjam desse processo, quando chegar no resultado final, que é a tomada de decisão, é na verdade influente e bem informada.
Qual é a diferença entre um analista de dados no meio corporativo e no meio acadêmico?
Eu acho que, às vezes, isso se torna um pouco deturpado, quando você trabalha em corporações americanas em comparação com como você trabalha na academia. As pessoas valorizam a estatística de forma bem diferente nas empresas comparado às universidades. É uma divisão bem interessante, eu diria.
Existe um tópico comum no meio acadêmico, que as pessoas valorizam muito a teoria antes de começar a aplicar a estatística. O que é bom, para ser sincero, como deveria ser feito, porque é o que nos levou à aplicação da estatística. Basicamente, ter certeza de que os dados estão corretos, foram obtidos e selecionados corretamente, certificar-se de que atende os requisitos de dimensão da amostra, ter certeza de que você tem a distribuição correta dos dados, ou que você se enquadra na distribuição de dados corretamente. Isso chega em qual tipo de técnicas você está usando para explorar os dados e eventualmente quais pressupostos se encaixam.
Essa é a parte mais importante, que a maioria do mundo corporativo não favorece muito. Mas o meio acadêmico sim, que são os pressupostos. Quando você encaixa modelos, como modelos estatísticos, e tudo mais, basicamente todos os modelos possuem certos pressupostos, por exemplo, para não se tornar muito teórico, mas como um modelo de regressão linear. Um pressuposto comum é variação e residuais constantes, ou ter certeza de que os dados entre as variáveis estão linearmente distribuídos. O fato de que você pode encaixar uma linha através dos dados e etc., e isso se aplica a vários outros modelos diferentes. Basicamente, existem pressupostos para modelos diferentes.
No lado acadêmico, as pessoas se agarram a esses pressupostos como se fossem a coisa mais importante que eles têm de acertar antes de aplicar o modelo, o que na teoria é verdade. O problema com isso é que a teoria por trás das coisas não é necessariamente sempre aplicável nos dados da vida real com os quais você está trabalhando no mundo corporativo. Então quando você está trabalhando como um estatístico fora daquela empresa, o que penso que acontece é que esses pressupostos tornam-se relaxados, e as pessoas começam a encaixar tipos de modelos diferentes que não fazem sentido necessariamente. Deve existir uma divisão entre os dois fazendo uma ponte entre a lacuna, como, sim, talvez você não consiga encaixar todos os pressupostos ao trabalhar com informações da vida real, mas você pode dar o seu melhor.
Eu acho que muitas empresas americanas não dão o seu melhor nisso, porque o que acontece é que as pessoas se importam menos com a teoria, para ser franco, e eles se importam muito com os resultados finais. O que acontece é que você encontra resultados que deixam você, seu chefe e seu cliente felizes, mas eles são reais? Eles são estatisticamente corretos? E eles estão quantificados corretamente? É por isso que é tão importante ter pessoas que são treinadas em estatística, que também valorizam o lado teórico disso.
Como você viu, cientista de dados é um dos papéis que um estatístico pode ter, e é o que teve essa enorme aceitação nas últimas décadas em termos de interesse e valor. O que acontece é que as pessoas não sabem como aplicar a estatística corretamente, e os chefes não se importam necessariamente. E os clientes também não se importam, de fato, porque as pessoas só ligam para os resultados. Tudo bem também, mas é um problema quando os resultados não estão corretos, também. Eu acho que existe uma divisão entre o mundo acadêmico e o mundo corporativo americano, mas, além disso, as visões de mundo corporativas, o valor da estatística e como aplicá-la.
Quando o trabalho de um estatístico se encontra com os estudos ambientais? Como você aplica o conhecimento dessas duas áreas no seu trabalho e na sua vida?
Na faculdade, eu estava inicialmente na graduação de Estudos Ambientais por anos até o último, quando comecei a estudar Estatística. Eu não percebi realmente onde a estatística se encontrava com os estudos ambientais até eu me aprofundar nas matérias de estudos ambientais, no que diz respeito a artigos, ler artigos acadêmicos, começar a pesquisar, começar a fazer apresentações, e eu estava entendendo que o que era vital para qualquer tipo de projeto era ter certeza que os dados faziam sentido, e eu estava analisando corretamente, e que os seus resultados são matemática e estatisticamente adequados.
Foi quando eu comecei a ver que embora eu estivesse cursando estudos ambientais, eu também teria que ser bom em estatística e trabalhar com dados. Porque é assim que as pessoas obtêm seus resultados e estatísticas, atender estudos ambientais meio que suplanta, mesmo apenas estudos ambientais. Estatística não é tudo também, quando você está estudando ciências humanas, quando você está fazendo ensaios clínicos, quando você está fazendo engenharia, quando você está estudando física. Com todas essas pesquisas, o que você está fazendo é produzir dados que você irá posteriormente ingerir, analisar, curar, e por fim, entregar alguns resultados que irão sustentar suas hipóteses iniciais. Isso fica um pouco fora do tema, mas foi assim que eu comecei a combinar os dois.
A respeito de quando a estatística encontra os estudos ambientais, é quando essas duas áreas funcionam, eu imagino que elas se misturam em minha vida. Na verdade, eu recentemente comecei uma colaboração com Nick Shapiro do Instituto da Sociedade em Genética da UCLA. Um projeto no qual ele está muito interessado em trabalhar é chamado de ecologia carcerária, que é basicamente o estudo do sistema americano prisional, e como ter muitos seres humanos encarcerados, especialmente com o índice dos Estados Unidos nas prisões, cadeias e centros de detenção pelo país, está produzindo perigos ambientais e de saúde em massa.
Um exemplo, do caso em questão, é a pandemia. Covid-19 nos centros prisionais, nos centros de detenções imigratórias (ICE), qualquer centro que os EUA esteja mantendo injustamente, a Covid está correndo solta, porque essas pessoas não estão sendo tratadas com o mesmo calibre do padrão Americano. Covid é apenas um exemplo, quando você pensa sobre a nutrição que eles recebem, o sistema de coleta de resíduos, o tipo de água que esses detentos estão bebendo. Isso é por causa do sistema prisional e como ele foi construído baseado em quantas pessoas estão nessas caixas. Então é um projeto interessante que eu vou começar a ajudar, e minha função no laboratório será como um estatístico, para trabalhar com os dados e ver o que faz sentido e o que não faz, quais hipóteses podemos criar que podem possivelmente nos dar algum discernimento sobre quais são as ramificações de ter muitas pessoas em um espaço muito pequeno, e quais tipos de perigos ambientais emergem disso.
Qual conselho você daria para alguém que quer seguir uma carreira como analista de dados?
Eu amo a parte teórica, eu sou um grande proponente da aplicação das técnicas de dados e estatística, e tudo é muito importante. Você pode fazer coisas legais, e é muito valioso, mas isso é muito dependente do seu conhecimento teórico das coisas. Eu diria para aprender mais matemática, aprender mais sobre estatística, e claro, aprender mais codificação, porque assim é como você será capaz de realmente ter resultados tangíveis do seu trabalho. Depois, honestamente, trabalhe em projetos que você acha interessante, porque quando você trabalha em projetos assim, o que acontece é que você refina melhor suas habilidades. Existe uma clara divisão quando as pessoas trabalham nos caminhos dos projetos pelos quais têm paixão versus projetos pelos quais não têm paixão. Quando você trabalha em projetos pelos quais tem paixão, o resultado é melhor porque você genuinamente se importa e quer fazer um bom trabalho.
As pessoas deveriam focar primeiro nessas coisas e também em ter cursos essenciais e básicos de matemática. Álgebra linear é tão importante quanto divisão inferior, divisão superior. Análise real é também importante, trabalhar com matrizes, e fazer coisas mais complexas. Eu acho que esses seriam os pequenos conselhos para alguém que quer trabalhar com dados.
Eu penso que existe uma mudança interessante agora, na qual, academicamente, a linguagem de programação mais popular é R, mas corporativamente a linguagem mais popular é Phyton. E ambas têm usos bem diferentes.
Python é mais um canal forte quando você está trabalhando em empresas de tecnologia, e você quer colocar as coisas em produção. Mas R é muito capaz de fazer a mesma coisa. Eu fiz trabalho em R, e R é também bom para visualização de dados. Talvez, o time no qual você está trabalhando queira que você use Python também. Eu diria que R e Python têm algumas funções de visualização de dados muito boas. Também existe uma nova linguagem, que está começando a ganhar força, chamada Julia, que na verdade ainda não é muito popular, mas parece ser computacionalmente eficiente. Eu sugeriria às pessoas que querem trabalhar com dados a apenas não apostarem todas as suas fichas em apenas uma linguagem. Existem benefícios e inconveniências em diferentes linguagens.
Você se torna mais qualificado e mais desejado se você sabe múltiplas linguagens, e não é preciso ser perfeito ao usá-las também. Eu não sou perfeito em R, não sou perfeito em Python, mas eu tento. Eu estou sempre disposto a aprender e tenho bons recursos. Udemy é um ótimo site que oferece aulas, eu fiz um curso de Python na Udemy. Youtube é surpreendentemente muito bom em tudo, desde aprender matemática, aprender estatística, aprender codificação, existe uma abundância de recursos no YouTube, com pessoas apenas mostrando exemplos de codificação e coisas assim. Também tem a Khan Academy na qual eu sei que eles ensinam matemática e estatística. Eu não sei se ensinam codificação, mas usei eles quando eu estava no ensino médio. Eu não consigo imaginá-los não ensinando codificação, afinal de contas estamos em 2020. O mundo está mudando rapidamente, e há benefícios em aprender um pouco de codificação, eu creio.
Como foi sua experiência ao morar e estudar na Dinamarca?
Eu fui para a Dinamarca em um momento muito interessante da minha vida, no qual eu não sabia onde minha vida estava indo. Eu não estava necessariamente feliz com o que eu estava estudando naquela época. Isso foi antes de estudar estatística, eu estava apenas cursando estudos ambientais. Então, na Dinamarca, eu estudei sustentabilidade, paleoclimatologia, basicamente como os climas mudaram no mundo até agora. Eu também estudei seus serviços florestais, os diferentes tipos de setores governamentais que estão envolvidos em garantir que as florestas na Dinamarca sejam propriamente mantidas, e os benefícios ambientais disso. Academicamente, eu aprendi muito disso tudo, mas eu acho que pessoalmente eu aprendi mais na Dinamarca.
Era a minha primeira vez num avião. Era a minha primeira vez morando em outro país. Eu não conhecia ninguém, eu tinha 20 anos. Naquela época era definitivamente diferente estar cercado de nada além de pessoas caucasianas, em Copenhague. Eu estava acostumado com Los Angeles, com muita diversidade, e até em Santa Bárbara existia alguma diversidade. Em Copenhague e na Dinamarca, por ser um país muito homogêneo, eles não têm muitas etnias diferentes envolvidas. Então foi definitivamente como um choque cultural, mas eu pessoalmente acho que aprendi muito com isso. Eu ganhei muita confiança, eu entendi qual era o tipo de relacionamento que eu queria com meus amigos e família. Eu apenas me tornei, não consigo descrever de outra maneira, me tornei mais poderoso, no sentido de que a confiança é uma coisa verdadeiramente poderosa e eu espero que todos tenham a chance e a oportunidade de ver sua transição na vida quando se tornarem mais confiantes. Definitivamente teve esse momento em que eu percebi como eu devo ter orgulho das minhas realizações, e parar de me comparar a outras pessoas. Eu acho que foi isso que eu aprendi ao morar lá.
Eu conheci pessoas muito legais, conheci pessoas dinamarquesas, conheci pessoas muito bacanas que apenas abriram seu lar a mim. E também conheci outras pessoas americanas que estavam estudando lá naquela época e que abriram sua vida para mim, e também conheci pessoas adoráveis, que mudaram minha vida para melhor. Você não pode pedir por nada melhor na vida, eu acho, além de conhecer pessoas que realmente animam sua vida e fazem você sentir e perceber quão bonita ela pode ser.
O que você mais gosta sobre seu trabalho?
Trabalhando como cientista de dados na RAPP, a coisa que eu mais gosto é de ser capaz de pegar algo complexo, ou inicialmente assustador e confuso e transformá-lo em algo mais digesto para alguém que não teve a mesma formação que eu. Isso é algo que eu percebi que não é necessariamente tão específico deste trabalho. É algo que eu farei pelo resto da minha carreira, porque eu sou treinado em um conjunto de habilidades específicas, para que eu possa pegar algo que clientes stakeholders, meu chefe ou qualquer um não entende, e torná-lo mais entendível para eles e explicar da melhor maneira que consigo, em termos leigos, para não confundi-los. O resultado final é apoiar a tomada de decisão, e tornar as decisões mais conscientes e flexíveis. Eu gosto do fato de que eu sou capaz de tornar algo digerível para alguém que não entende necessariamente de otimização matemática, por exemplo. Eu acho que tornar os produtos digeríveis é o que eu realmente amo sobre o que minha equipe faz. É onde nós trazemos muito do nosso valor, o que é muito legal.
Qual conselho você daria para você mesmo alguns anos atrás?
Eu diria, honestamente, não tenha medo de fazer perguntas. Não tenha medo de estar errado, por favor não tenha medo disso, porque estar errado não é algo ruim, e ser valente também não é a melhor coisa sempre, também. Está tudo bem em dar sua opinião e fazer uma pergunta. Eu também diria a minha versão mais jovem para seguir sua intuição. O número de vezes na minha vida em que eu fiquei talvez ansioso por não saber o futuro, e eu queria saber o futuro… Nós não temos isso, nós não temos essa habilidade como seres humanos. Sua mente pode te dizer uma coisa, seu coração pode dizer outra coisa, e depois no final do dia, você precisa da sua intuição te dizendo essa outra coisa, e minha intuição também pode me guiar para o lado errado. Eu acho que é outra coisa que eu diria a eu mesmo.
É interessante pensar em como você estava inicialmente se sentindo inseguro ou algo do tipo. Qualquer versão mais nova de alguém, mas especialmente de alguém Latinx, poderia realmente se beneficiar de ter orgulho da própria pele, da comunidade que você tem, de onde você nasceu e da sua etnia. A cultura que vem com isso, eu acho que é outra coisa que eu teria adorado ser capaz de dizer à minha versão mais nova, porque essa é uma luta da qual eu de fato não tinha orgulho até eu ter 20 anos. Essa é outra coisa que eu posso associar com a pergunta sobre a Dinamarca, como outro momento revolucionário naquele país.
Me fale sobre a primeira coisa que vem à sua mente quando você ouve essas frases:
Seu superpoder
O fogo no meu coração.
A humanidade
Eu diria esperança. Eu tenho esperança.
Artista favorito
FKA twigs, uma artista experimental e muito legal do Reino Unido.
Comunidade queer Latinx
Família? Paraíso seguro? Apenas um paraíso seguro para ser franco, especialmente com indivíduos da nossa idade que são mais modernos, eu diria. É interessante, porque nos EUA muitos desses espaços Latinx estão sempre muito movimentados, e há reuniões populares comunitárias, clínicas locais, leituras de livros locais e até livrarias queer pela América. Muitas dessas pessoas jovens, me incluindo nisso, não entraram de primeira nesses espaços até que começaram a sair e sair à noite, porque existem lados diferentes disso, e você de fato não pode fazer isso aqui até que tenha 21 anos, legalmente. Assim, demora um tempo para você entrar nestes espaços, pelo menos nos EUA, e perceber quão foda eles são. Conhecer pessoas que cresceram da mesma forma que você e têm os mesmo pais conservadores ou até mesmo pais religiosos, e então dizer, eu vou apenas viver minha vida determinada e sinceramente, é o que eu vou fazer. Para ser franco, eu acho que é algo que eu encontrei, desde que moro em São Francisco. Eu comecei a encontrar minha comunidade queer Latinx na faculdade em Santa Bárbara, mas encontrei isso bem mais em São Francisco, e até mesmo nas redes sociais como Twitter e Instagram, você conhece pessoas muito legais através disso. Isso tem sido um grande paraíso seguro para mim, porque eu percebi que outras pessoas tiveram experiências similares às minhas, nós podemos falar sobre isso, nós podemos desabafar sobre isso e perceber que não é sobre nós. Não é por causa de nós, ou que estamos fazendo algo errado. Você só precisa ver amplamente, perceber o escopo no qual seus pais cresceram e perceber os diferentes países e diferentes culturas. Você precisa abrir mão da raiva que às vezes nós construímos dentro de nós por tanto tempo, porque nós crescemos ressentidos da sociedade, nós éramos ressentidos da família e tudo mais. Então eu penso que isso pode ter sido muito libertador.
O que está te ajudando a lidar com essa situação de pandemia? Tem algo que você gostaria de compartilhar que tem te ajudado?
Eu nunca fiz video chamada com tantas pessoas, então tem sido bom. Eu sou naturalmente introvertido, eu aprendi isso esse ano. É muito importante para mim manter conexões, mas não me sentir sobrecarregado por elas. Eu posso ficar muito confortável em quarentena, porque eu fico muito confortável comigo mesmo. Eu precisei me esforçar de forma consciente para fazer video chamadas com as pessoas e falar com elas. Isso tem sido muito útil, porque me lembra da rede que eu possuo e também que você pode conhecer pessoas pelas redes sociais. Eu fiz video chamadas com pessoas que eu nunca tinha visto pessoalmente antes na quarentena, e tem sido ótimo. Eu também estou lendo e produzindo música. Eu comecei a aprender como mixar, de DJ, o que é legal. Eu estou estudando matemática, eu gosto de fazer isso por diversão, porque sou estranho. Estou sempre tentando aprender mais. Agora, estou aprendendo mais álgebra linear.
Eu vou sentir saudades de São Francisco. São Francisco tem um espaço verde tão legal. Eu nunca vivi numa cidade com tantos parques, com tanta natureza, e isso me ajudou muito. Eu moro perto do parque Golden Gate, então vou lá o tempo todo, toda semana, para deitar embaixo de uma árvore ou talvez curtir mantendo distanciamento social. Eu acho que criar espaço tem sido propulsor do que me manteve de pé durante todos esses anos difíceis. O mundo nunca foi tão introspectivo. Nós estamos presos nas nossas casas, nós precisamos pensar sobre o que pensamos de nós mesmos.
Existe algo acontecendo nos EUA agora, ou em muitas partes dos EUA, que as pessoas estão questionando sua identidade de gênero. Existe essa coisa muito legal ocorrendo que mostra que gênero é socialmente construído, porque você tem muitas pessoas nos EUA percebendo que não precisam agir de determinada maneira, mas estão agindo por conta do que a sociedade espera, que ajam como homem ou mulher, ou por causa das pessoas com as quais elas saem. Isso tem sido muito legal, porque você tem pessoas saindo do armário e percebendo que elas são trans e percebendo que elas são queer, ou percebendo que elas não gostam de construir uma fachada, que elas preferem se expressar de forma mais autêntica. Ainda que seja difícil passar por isso, tem sido um bom mecanismo de lidar com a pandemia, porque eu penso que quando alguém pode viver a vida mais honestamente, mais verdadeiramente, ela se torna melhor. Viver a vida se torna melhor, mais feliz, mais cheio de vida e você celebra mais a vida. Essas são as coisas que têm me feito continuar.
Espero que você tenha gostado desse podcast. Nós teremos mais entrevistas com líderes Latinxs incríveis toda primeira terça-feira do mês. Confira o nosso site Latinx in Power para saber mais. Não se esqueça de compartilhar comentários e feedback, mas sempre com gentileza. Nos vemos em breve.
Leituras adicionais mencionadas durante a entrevista
✨ Gratidão:
- Edição: Tamires Pistoresis
- Tradução e Revisão: Júlia Zottini
