WEBVTT

00:00:00.876 --> 00:00:02.627
Soy artista,

00:00:02.656 --> 00:00:04.362
pero un artista un poco particular.

00:00:04.386 --> 00:00:05.869
No pinto.

00:00:06.434 --> 00:00:07.718
No dibujo.

00:00:08.167 --> 00:00:10.876
En la secundaria, mi profesor
de trabajos manuales anotó

00:00:10.959 --> 00:00:13.418
que era una amenaza
en mi carné de notas.

00:00:13.953 --> 00:00:17.552
Quizá no quieran ver mis fotos,

00:00:17.991 --> 00:00:19.956
pero hay algo que sí sé hacer:

00:00:19.980 --> 00:00:21.639
sé programar computadoras.

00:00:21.663 --> 00:00:22.875
Sé escribir código.

00:00:22.899 --> 00:00:26.172
Hay gente que dirá que hace 100 años

00:00:26.196 --> 00:00:27.546
no existía la gente como yo,

00:00:27.570 --> 00:00:29.660
que eso era imposible,

00:00:29.684 --> 00:00:32.634
que el arte hecho con datos
es algo nuevo,

00:00:32.658 --> 00:00:34.800
que es producto de nuestra era,

00:00:34.824 --> 00:00:38.781
que es muy importante
verlo como algo vanguardista.

00:00:38.837 --> 00:00:40.005
Y es verdad.

00:00:40.029 --> 00:00:44.139
Pero hay una forma artística que
nos acompaña desde hace mucho

00:00:44.163 --> 00:00:46.034
y que consiste en usar la información,

00:00:46.058 --> 00:00:48.144
la información abstracta,

00:00:48.168 --> 00:00:50.707
para crear obras conmovedoras.

00:00:51.080 --> 00:00:52.488
Y se llama música.

00:00:53.632 --> 00:00:57.504
Hemos compuesto música durante
decenas de miles de años, ¿no?

00:00:57.528 --> 00:00:59.488
Y si lo piensan, la música es...

00:00:59.512 --> 00:01:02.336
notas, acordes, claves,
armonías y melodías...

00:01:02.360 --> 00:01:03.766
estas cosas son algoritmos.

00:01:03.790 --> 00:01:06.279
Estas cosas son sistemas diseñados

00:01:06.292 --> 00:01:09.501
para hacernos desarrollar emociones.

00:01:10.195 --> 00:01:12.157
Llegué a las artes a través de la música.

00:01:12.181 --> 00:01:14.629
Me formé como compositor,
y hace unos 15 años,

00:01:14.659 --> 00:01:16.618
empecé a hacer obras diseñadas

00:01:16.668 --> 00:01:21.012
para explorar la mezcla
entre imagen y sonido,

00:01:21.036 --> 00:01:23.868
a usar una imagen para revelar
una estructura musical

00:01:23.892 --> 00:01:26.926
o usar el sonido para mostrar
algo interesante sobre algo

00:01:26.946 --> 00:01:29.376
que, por lo general, es
una representación gráfica.

00:01:29.396 --> 00:01:31.915
Lo que ven en la pantalla,
literalmente, es un dibujo

00:01:31.955 --> 00:01:35.451
a partir de la estructura musical
creada por los músicos en el escenario,

00:01:35.452 --> 00:01:37.793
y no es casualidad
que se parezca a una planta,

00:01:37.817 --> 00:01:41.156
porque la biología algorítmica
subyacente de la planta

00:01:41.180 --> 00:01:44.491
es lo que en primer lugar
caracteriza a esa estructura musical.

00:01:44.515 --> 00:01:47.919
Una vez que se aprende a hacerlo,
que uno sabe codificar los medios,

00:01:47.943 --> 00:01:50.031
se pueden hacer cosas bastante geniales.

00:01:50.055 --> 00:01:53.532
Este es un proyecto que hice para
el Festival de Cine de Sundance.

00:01:53.905 --> 00:01:57.909
La idea es muy simple: tomar cada premio
de la Academia a la Mejor Película,

00:01:59.178 --> 00:02:01.539
acelerarla para que quepa en un minuto

00:02:01.563 --> 00:02:03.144
y luego sumarlas.

00:02:03.168 --> 00:02:07.079
Así, en 75 minutos, puedo mostrarles
la historia del cine de Hollywood.

00:02:07.584 --> 00:02:11.793
En realidad, muestra la historia
del montaje cinematográfico de Hollywood.

00:02:11.811 --> 00:02:15.948
A la izquierda tenemos Casablanca;
a la derecha tenemos Chicago.

00:02:15.972 --> 00:02:18.896
Notarán que Casablanca
es un poco más fácil de leer.

00:02:18.920 --> 00:02:19.996
Esto se debe

00:02:20.026 --> 00:02:23.915
a que la duración media de una toma
en la década de 1940 era de 26 segundos

00:02:23.939 --> 00:02:25.727
y ahora es de unos 6 segundos.

00:02:26.999 --> 00:02:28.743
Este es un proyecto inspirado

00:02:28.751 --> 00:02:31.710
en un trabajo financiado por
el Gobierno Federal de EE.UU.

00:02:31.735 --> 00:02:33.032
a principios de los 2000,

00:02:33.042 --> 00:02:38.876
para ver material filmado e identificar
a un actor específico en cualquier video.

00:02:39.605 --> 00:02:45.061
Por eso adapté este código para reconocer
a una persona de nuestra cultura

00:02:45.081 --> 00:02:48.152
que nunca necesitara
ser vigilada de esa manera,

00:02:48.176 --> 00:02:49.703
que es Britney Spears.

00:02:49.709 --> 00:02:53.210
Descargué 2000 fotos de Britney Spears
hechas por los paparazzi

00:02:53.250 --> 00:02:57.126
y configuré a mi computadora para
que reconozca únicamente su rostro.

00:02:57.148 --> 00:03:01.424
Puedo reproducir cualquier secuencia
suya y enfocar sus ojos en la imagen,

00:03:01.448 --> 00:03:03.624
y esto es un poco una reflexión

00:03:03.648 --> 00:03:05.672
sobre la vigilancia en nuestra sociedad.

00:03:05.696 --> 00:03:08.688
Nos inquieta ser observados,

00:03:08.712 --> 00:03:11.311
pero vivimos obsesionados por la fama.

00:03:12.219 --> 00:03:15.949
En pantalla ven una colaboración

00:03:15.959 --> 00:03:18.501
con una artista llamada Lián Amaris.

00:03:18.553 --> 00:03:22.427
Ella hizo algo muy simple
de explicar y describir,

00:03:22.451 --> 00:03:23.696
pero muy difícil de hacer.

00:03:23.816 --> 00:03:26.667
Grabó 72 minutos de actividad

00:03:27.208 --> 00:03:29.781
donde se preparaba
para salir una noche,

00:03:29.805 --> 00:03:31.894
los extendió a 3 días

00:03:31.918 --> 00:03:35.502
recreando todo en cámara lenta
en Nueva York en una isleta peatonal.

00:03:35.529 --> 00:03:38.070
Yo estaba allí, también,
con un equipo de filmación.

00:03:38.120 --> 00:03:39.444
Lo filmamos todo,

00:03:39.468 --> 00:03:42.869
y luego invertimos el proceso,
acelerándolo hasta 72 minutos otra vez,

00:03:42.893 --> 00:03:45.266
por lo que parece que
se mueve con normalidad

00:03:45.267 --> 00:03:47.172
y que el resto transcurre con rapidez.

00:03:47.173 --> 00:03:52.057
En un momento dado me di cuenta
de que estaba haciendo retratos.

00:03:53.500 --> 00:03:57.062
Si pensamos en retratos,
solemos pensar en cosas como esta.

00:03:57.086 --> 00:03:59.335
El tipo de la izquierda
se llama Gilbert Stuart.

00:03:59.455 --> 00:04:02.237
Es el primer retratista estadounidense.

00:04:02.261 --> 00:04:05.486
Y a la derecha está su retrato
de George Washington, de 1796.

00:04:05.501 --> 00:04:07.710
Se llama el retrato Lansdowne.

00:04:07.732 --> 00:04:10.966
Y si miran este cuadro, tiene
mucho simbolismo, ¿verdad?

00:04:10.967 --> 00:04:13.626
Se ve un arcoíris por la ventana.
Tenemos una espada.

00:04:13.680 --> 00:04:15.307
Hay una pluma sobre el escritorio.

00:04:15.327 --> 00:04:17.007
Todo está pensado para evocar

00:04:17.031 --> 00:04:19.480
a George Washington
como el padre de la nación.

00:04:19.832 --> 00:04:22.602
Este es mi retrato de George Washington.

00:04:23.792 --> 00:04:26.792
Es una tabla optométrica,

00:04:26.809 --> 00:04:28.983
solo que en lugar de letras,
tiene palabras.

00:04:29.713 --> 00:04:32.415
Y son las 66 palabras

00:04:32.439 --> 00:04:35.167
de los discursos de Washington
sobre el Estado de la Unión

00:04:35.197 --> 00:04:37.568
que él usa más que cualquier
otro presidente.

00:04:38.020 --> 00:04:42.222
"Caballeros" tiene su propio simbolismo
y su propia retórica.

00:04:42.246 --> 00:04:46.838
Y es muy significativo que sea esa
la palabra que más usa.

00:04:46.876 --> 00:04:49.173
Esta es la tabla optométrica
para George W. Bush,

00:04:49.293 --> 00:04:51.985
que era presidente cuando hice esta obra.

00:04:52.009 --> 00:04:53.177
Y la forma de pasar

00:04:53.201 --> 00:04:56.653
de "caballeros" a "terror"
en 43 sencillos pasos,

00:04:56.677 --> 00:04:58.737
nos dice mucho de la historia de EE.UU.

00:04:58.761 --> 00:05:00.348
y les da una visión diferente

00:05:00.372 --> 00:05:03.309
de la que tendrían al mirar
una serie de pinturas.

00:05:03.333 --> 00:05:07.267
Estas obras ofrecen una lección
de la historia de EE.UU.

00:05:07.291 --> 00:05:09.547
a través de la retórica política
de sus líderes.

00:05:09.571 --> 00:05:12.535
Ronald Reagan pasó mucho tiempo
hablando de déficit.

00:05:13.135 --> 00:05:15.029
Bill Clinton pasó mucho tiempo hablando

00:05:15.030 --> 00:05:18.008
del siglo en el que ya
no sería presidente,

00:05:18.032 --> 00:05:19.643
pero que tal vez su esposa sí.

00:05:20.959 --> 00:05:24.835
Lyndon Johnson fue el primer presidente
que dio el discurso del Estado de la Unión

00:05:24.876 --> 00:05:27.168
por la televisión en horario
de máxima audiencia

00:05:27.182 --> 00:05:29.354
y comenzó cada párrafo con "Esta noche".

00:05:29.378 --> 00:05:31.108
Y Richard Nixon, o más exactamente,

00:05:31.125 --> 00:05:33.417
su redactor de discursos
llamado William Safire,

00:05:33.420 --> 00:05:35.468
pasó mucho tiempo pensando en el lenguaje

00:05:35.501 --> 00:05:39.419
para asegurarse de que su jefe fuese
retratado a través de discursos honestos.

00:05:39.449 --> 00:05:42.560
Este proyecto se muestra como
una serie de esculturas monolíticas.

00:05:42.680 --> 00:05:44.823
Es una serie de cajas
de luz al aire libre.

00:05:44.847 --> 00:05:47.277
Y es importante tener en cuenta
que son a escala,

00:05:47.301 --> 00:05:50.794
así que si se paran a 6 metros y pueden
leer entre esas dos líneas negras,

00:05:50.795 --> 00:05:52.201
tienen una vista de águila.

00:05:52.202 --> 00:05:53.152
(Risas)

00:05:53.176 --> 00:05:55.481
Este es un retrato. Y hay muchos.

00:05:55.505 --> 00:05:58.767
Hay muchas formas
de hacer esto con datos.

00:05:58.791 --> 00:06:00.411
Empecé a buscar una manera

00:06:00.435 --> 00:06:05.140
de hacer un retrato más democrático,

00:06:05.164 --> 00:06:09.395
algo que ilustre más a mi país
y cómo funciona.

00:06:09.419 --> 00:06:13.220
Cada 10 años hacemos un censo en EE.UU.

00:06:13.244 --> 00:06:14.728
Literalmente contamos personas,

00:06:15.306 --> 00:06:18.450
vemos quién vive dónde,
qué puestos de trabajo tenemos,

00:06:18.474 --> 00:06:19.951
qué idioma hablamos en casa.

00:06:19.975 --> 00:06:22.546
Son cosas importantes,
cosas realmente importantes.

00:06:22.570 --> 00:06:24.803
Pero en realidad no nos dice
quiénes somos.

00:06:24.827 --> 00:06:27.650
No nos habla de nuestros sueños
ni de nuestras aspiraciones.

00:06:27.770 --> 00:06:30.912
Por eso, en 2010, decidí
hacer mi propio censo.

00:06:30.936 --> 00:06:34.129
Y empecé a buscar un corpus de datos

00:06:34.130 --> 00:06:37.678
que contenía muchas descripciones hechas
por los estadounidenses comunes.

00:06:37.798 --> 00:06:42.297
Y resulta que ese material existe
y está a la espera de ser utilizado.

00:06:42.365 --> 00:06:43.691
Son las citas en línea.

00:06:44.574 --> 00:06:49.520
Así que, en 2010, reuní 21 servicios
de citas en línea diferentes,

00:06:49.542 --> 00:06:52.625
como hombre gay, hombre hetero,
mujer gay, y mujer hetero,

00:06:52.668 --> 00:06:54.285
para cada código postal de EE.UU.

00:06:54.309 --> 00:06:57.494
y descargué los perfiles
de 19 millones de personas,

00:06:57.518 --> 00:07:00.750
un 20 % de la población adulta
de Estados Unidos.

00:07:01.241 --> 00:07:03.060
Tengo trastorno obsesivo-compulsivo.

00:07:03.083 --> 00:07:06.166
Esto se hará muy evidente créanme.

00:07:06.209 --> 00:07:07.351
(Risas)

00:07:07.375 --> 00:07:10.414
Clasifiqué todo esto por código postal.

00:07:11.922 --> 00:07:13.413
Y analicé las palabras.

00:07:13.437 --> 00:07:15.833
Estos son algunos perfiles de 2010

00:07:15.834 --> 00:07:18.229
en las que destacan
las palabras "sola" o "solo".

00:07:18.253 --> 00:07:21.234
Desde el punto de vista topográfico,

00:07:21.258 --> 00:07:25.039
si imaginamos que los colores oscuros
representan un mayor uso de la palabra

00:07:25.042 --> 00:07:29.209
se nota que la región de los Apalaches
es un lugar bastante desolado.

00:07:29.979 --> 00:07:34.926
Pueden ver que Nebraska
no es tan divertida.

00:07:36.385 --> 00:07:40.040
En el mapa de los descarados se muestra

00:07:42.033 --> 00:07:45.136
que las mujeres de Alaska
necesitan salir

00:07:45.160 --> 00:07:48.294
con hombres del sur de Nuevo México
para pasarla bien.

00:07:48.323 --> 00:07:51.189
Y tengo este análisis
a un nivel muy detallado

00:07:51.209 --> 00:07:54.582
así que puedo decir que a los hombres
de la mitad este de Long Island

00:07:54.583 --> 00:07:56.479
les interesa mucho más recibir azotes

00:07:56.480 --> 00:07:59.257
que a los hombres de la mitad
oeste de Long Island.

00:07:59.851 --> 00:08:02.701
Este será su único recuerdo
de toda la conferencia.

00:08:02.725 --> 00:08:05.465
Recordarán esto durante unos 30 años.

00:08:05.489 --> 00:08:08.321
(Risas)

00:08:08.655 --> 00:08:10.801
A nivel cartográfico,

00:08:10.802 --> 00:08:14.556
se puede volcar esto en un mapa y hacer
lo mismo que con la tabla optométrica.

00:08:14.580 --> 00:08:17.397
Se puede reemplazar el nombre
de la ciudad de Estados Unidos

00:08:17.421 --> 00:08:20.723
por la palabra que más se usa allí
en relación a cualquier otro sitio.

00:08:20.747 --> 00:08:24.174
Si alguna vez salieron con alguien
de Seattle, esto tiene mucho sentido.

00:08:24.175 --> 00:08:26.392
Tienen "guapa". Tienen "angustia".

00:08:26.416 --> 00:08:28.831
Tienen "concierto". Tienen "cigarrillo".

00:08:28.855 --> 00:08:30.881
Tocan en una banda y fuman.

00:08:31.584 --> 00:08:33.583
Y justo encima se lee "email".

00:08:33.626 --> 00:08:34.918
Eso es Redmond, Washington,

00:08:34.958 --> 00:08:37.543
la sede de Microsoft Corporation.

00:08:37.561 --> 00:08:38.918
Algunos pueden imaginarlos;

00:08:38.919 --> 00:08:42.027
Los Ángeles es "actuación"
y San Francisco es "gay".

00:08:42.051 --> 00:08:44.043
Algunos son un poco más desgarradores.

00:08:44.067 --> 00:08:46.148
En Baton Rouge, hablan de exceso de peso;

00:08:46.172 --> 00:08:49.059
en Nueva Orleans todavía
hablan de la inundación.

00:08:49.083 --> 00:08:51.888
En la capital estadounidense
dicen que son interesantes.

00:08:51.912 --> 00:08:54.689
En Baltimore, Maryland,
dirán que tienen miedo.

00:08:54.713 --> 00:08:56.250
Esto es Nueva Jersey.

00:08:56.274 --> 00:08:58.963
Yo crecí entre "irritante" y "cínico".

00:08:58.987 --> 00:09:03.226
(Risas) (Aplausos)

00:09:03.250 --> 00:09:05.907
Y la palabra número uno
en Nueva York es "ahora",

00:09:05.931 --> 00:09:09.177
como en: "Ahora trabajo como camarero,
pero en realidad soy actor".

00:09:09.201 --> 00:09:10.299
(Risas)

00:09:10.334 --> 00:09:14.501
O: "Ahora soy profesor de ingeniería
en la UNY, pero de hecho soy artista".

00:09:14.502 --> 00:09:16.552
En el norte del estado se ve "dinosaurio".

00:09:16.553 --> 00:09:17.709
Eso es Siracusa.

00:09:17.712 --> 00:09:19.255
El mejor lugar para comer allí

00:09:19.256 --> 00:09:22.667
es un restaurante de barbacoa
para moteros llamado Dinosaur Barbecue.

00:09:22.681 --> 00:09:24.903
Ahí llevarían a alguien a una cita.

00:09:24.918 --> 00:09:28.710
Vivo entre "incondicional" y el festival
"Midsummer" en el centro de Manhattan.

00:09:28.757 --> 00:09:30.804
Y en el aburguesado Norte de Brooklyn,

00:09:30.834 --> 00:09:34.043
tienen "DJ", "glamoroso",
"hipster" y "urbano".

00:09:34.048 --> 00:09:36.470
Este quizá sea un retrato
más democrático.

00:09:36.494 --> 00:09:39.563
Y la idea fue: ¿y si hacemos mapas
del estado rojos y azules

00:09:39.587 --> 00:09:42.410
en función de lo que queremos
hacer un viernes por la noche?

00:09:42.530 --> 00:09:43.846
Este es un autorretrato.

00:09:43.847 --> 00:09:45.027
Toma datos de mi email,

00:09:45.042 --> 00:09:48.001
son unos 500 000 emails
enviados en más de 20 años.

00:09:48.042 --> 00:09:51.001
Piensen en ello como 
en una selfie cuantitativa.

00:09:51.021 --> 00:09:55.675
Le aplico una ecuación física basada
en mis datos personales.

00:09:55.742 --> 00:09:59.092
Deben imaginar a todo el mundo con
el que he mantenido correspondencia.

00:09:59.209 --> 00:10:01.710
Empezó en el centro
y explotó como el Big Bang.

00:10:01.751 --> 00:10:03.533
Y cada quien se atraen entre sí

00:10:03.542 --> 00:10:05.995
en función del número
de mails intercambiados

00:10:05.996 --> 00:10:07.746
y a quién le ha estado escribiendo.

00:10:07.770 --> 00:10:09.602
Y también analiza los sentimientos

00:10:09.626 --> 00:10:12.614
así que si digo "te amo", se nota
que tienes más peso para mí.

00:10:12.615 --> 00:10:14.984
Y gravitas hacia el centro
de mi correspondencia

00:10:14.985 --> 00:10:16.593
como una estrella guía.

00:10:16.594 --> 00:10:18.912
Todos los nombres están escritos a mano.

00:10:18.917 --> 00:10:22.625
A veces estos datos
se procesan en tiempo real

00:10:22.649 --> 00:10:25.596
para resaltar un tema específico
en una ciudad en concreto.

00:10:26.083 --> 00:10:28.750
Esta es una pistola semiautomática
de 9 mm Walther PPK

00:10:28.771 --> 00:10:31.465
usada en un tiroteo en el
barrio francés de Nueva Orleans

00:10:31.466 --> 00:10:35.151
hace unos dos años el Día de San Valentín
en una discusión en el aparcamiento.

00:10:35.175 --> 00:10:36.390
Esos son mis cigarrillos.

00:10:36.414 --> 00:10:38.673
Esa es la casa donde ocurrió el tiroteo.

00:10:38.697 --> 00:10:40.814
Este proyecto requirió
un poco de ingeniería.

00:10:40.815 --> 00:10:43.559
Tengo una cadena de bicicleta
en forma de árbol de levas,

00:10:43.560 --> 00:10:44.999
impulsada por una computadora.

00:10:45.000 --> 00:10:47.440
El equipo y el mecanismo
están dentro de una caja.

00:10:47.464 --> 00:10:49.905
La pistola está arriba
soldada a una placa de acero.

00:10:50.025 --> 00:10:52.047
Hay un cable que va hasta el gatillo,

00:10:52.071 --> 00:10:54.105
y la computadora
de la caja está en línea.

00:10:54.106 --> 00:10:57.718
Recibe la información del 911 del
Departamento de Policía de Nueva Orleans,

00:10:57.719 --> 00:11:00.629
por eso cada vez que se informa
un tiroteo en Nueva Orleans,

00:11:00.630 --> 00:11:01.694
(Sonido de bala)

00:11:01.695 --> 00:11:03.289
el arma se dispara.

00:11:03.292 --> 00:11:05.626
Es de fogueo, no hay bala.

00:11:06.008 --> 00:11:08.082
Hay un flash y un gran un estruendo,

00:11:08.106 --> 00:11:10.428
y lo más importante, hay una carcasa.

00:11:10.452 --> 00:11:12.848
Hay unos cinco disparos
al día en Nueva Orleans,

00:11:12.872 --> 00:11:15.695
por lo que durante los cuatro meses
que duró la instalación,

00:11:15.815 --> 00:11:17.426
la caja se llenó de balas.

00:11:17.642 --> 00:11:21.376
Ya saben qué es esto; se llama
"visualización de datos".

00:11:22.559 --> 00:11:24.567
Si lo hacen bien, es revelador.

00:11:24.591 --> 00:11:27.027
Si lo hacen mal, insensibiliza.

00:11:27.656 --> 00:11:29.311
Reduce las personas a números.

00:11:29.335 --> 00:11:30.746
Así que cuidado.

00:11:32.654 --> 00:11:34.010
Una última obra para Uds.

00:11:34.466 --> 00:11:37.248
Pasé el verano pasado
como artista residente

00:11:37.272 --> 00:11:38.488
para Times Square.

00:11:38.932 --> 00:11:42.575
Y Times Square en Nueva York es
literalmente el cruce del mundo.

00:11:42.599 --> 00:11:45.088
Pero la gente no se da cuenta

00:11:45.208 --> 00:11:47.755
de que es el lugar
más instagrameado del planeta.

00:11:47.903 --> 00:11:52.265
Cada cinco segundos alguien publica
una selfie tomada en Times Square.

00:11:52.424 --> 00:11:55.673
Son unas 17 000 al día,
y yo las tengo a todas.

00:11:55.697 --> 00:11:56.782
(Risas)

00:11:56.806 --> 00:11:59.773
Estas son algunas de ellas
con los ojos en el centro del marco.

00:11:59.893 --> 00:12:03.372
Cada civilización usará la tecnología
a su alcance para hacer arte.

00:12:03.414 --> 00:12:05.940
Y es responsabilidad del artista
hacer preguntas

00:12:05.964 --> 00:12:09.585
sobre qué significa esa tecnología
y cómo refleja nuestra cultura.

00:12:09.662 --> 00:12:12.342
Por eso me despido con esto:
Somos mucho más que números.

00:12:12.366 --> 00:12:14.367
Somos personas y tenemos
sueños e ideas.

00:12:14.391 --> 00:12:18.256
Y reducirnos a estadísticas es algo
que se hace por cuenta y riesgo propio.

00:12:18.295 --> 00:12:19.473
Muchas gracias.

00:12:19.497 --> 00:12:20.793
(Aplausos)