1 00:00:00,800 --> 00:00:04,479 Speaker 1: Bienvenidos a Lilo, un podcast de Radioambulante Estudios. Soy Eliezer 2 00:00:04,540 --> 00:00:10,730 Speaker 2: Budazov. 3 00:00:11,570 --> 00:00:14,910 Speaker 1: Esta es la batalla final. Eso dice Donald Trump en 4 00:00:14,950 --> 00:00:17,910 Speaker 1: una publicidad que lanzó la Casa Blanca hace algunas semanas, 5 00:00:17,930 --> 00:00:22,430 Speaker 1: que fue pagada con fondos públicos. En el anuncio, Trump 6 00:00:22,690 --> 00:00:26,070 Speaker 1: promete que van a echar a los comunistas, a los marxistas, 7 00:00:26,090 --> 00:00:28,730 Speaker 1: a los fascistas y que van a liberar al país 8 00:00:28,820 --> 00:00:32,740 Speaker 1: para siempre de esos y otros villanos. No es raro 9 00:00:32,760 --> 00:00:35,260 Speaker 1: que el presidente de Estados Unidos use un lenguaje tan 10 00:00:35,340 --> 00:00:38,460 Speaker 1: radical para apelar a sus votantes o que plantee una 11 00:00:38,520 --> 00:00:42,400 Speaker 1: situación donde está en juego su poder como una amenaza existencial. 12 00:00:43,240 --> 00:00:46,810 Speaker 1: Pero esa mirada apocalíptica aparece como un fantasma detrás de 13 00:00:46,930 --> 00:00:49,589 Speaker 1: muchas preguntas sobre lo que puede pasar con las elecciones 14 00:00:49,630 --> 00:00:52,350 Speaker 1: de medio mandato. Y no solo tiene que ver con 15 00:00:52,390 --> 00:00:56,970 Speaker 1: los resultados. El 3 de noviembre, los estadounidenses votan para 16 00:00:57,050 --> 00:01:00,990 Speaker 1: renovar por completo la Cámara de Representantes y una tercera 17 00:01:01,070 --> 00:01:04,429 Speaker 1: parte de los escaños del Senado. Y la tendencia histórica 18 00:01:04,450 --> 00:01:07,450 Speaker 1: es que el gobierno de turno pierda lugares en el 19 00:01:07,490 --> 00:01:10,940 Speaker 1: Congreso en esta instancia. El tamaño de esa caída depende 20 00:01:11,020 --> 00:01:14,280 Speaker 1: mucho de la popularidad del presidente. Y las cosas no 21 00:01:14,340 --> 00:01:16,860 Speaker 1: pintan bien para Trump, que tiene la imagen por el suelo. 22 00:01:17,700 --> 00:01:21,140 Speaker 1: Desde hace meses difunde sospechas sobre las elecciones... ha dicho 23 00:01:21,380 --> 00:01:24,140 Speaker 1: que ni siquiera deberían hacerse y ha tratado de cambiar 24 00:01:24,200 --> 00:01:27,699 Speaker 1: las reglas para incidir en los resultados. Las encuestas dicen 25 00:01:27,720 --> 00:01:30,240 Speaker 1: que los republicanos van a perder el poder legislativo y 26 00:01:30,940 --> 00:01:33,580 Speaker 1: nadie está muy seguro de cómo piensa actuar el gobierno. 27 00:01:34,890 --> 00:01:37,709 Speaker 1: De esa incertidumbre hablamos en este episodio con la periodista 28 00:01:37,750 --> 00:01:41,850 Speaker 1: y escritora estadounidense Paola Ramos. Paola tiene una gran experiencia 29 00:01:41,870 --> 00:01:47,690 Speaker 1: cubriendo política, migración, comunidades latinas y actualidad estadounidense para distintos medios. 30 00:01:48,160 --> 00:01:50,280 Speaker 1: Y tenemos la suerte de poder analizar con ella la 31 00:01:50,340 --> 00:01:52,900 Speaker 1: situación en la que llega el país a esta votación. 32 00:01:53,690 --> 00:01:56,950 Speaker 1: El impacto que están teniendo factores como las deportaciones masivas 33 00:01:56,990 --> 00:01:59,790 Speaker 1: y el costo de vida. Y hasta qué punto las 34 00:01:59,850 --> 00:02:03,270 Speaker 1: elecciones intermedias pueden realmente limitar o profundizar el poder y 35 00:02:03,790 --> 00:02:07,130 Speaker 1: la agenda del gobierno de Trump. Es 9 de octubre 36 00:02:07,350 --> 00:02:15,910 Speaker 1: de 2026. Una pausa y volvemos. Estamos de vuelta en 37 00:02:15,960 --> 00:02:20,810 Speaker 1: El Hilo. Paola, tú has cubierto política en Estados Unidos 38 00:02:20,910 --> 00:02:25,590 Speaker 1: durante años y conoces también cómo funcionan por dentro algunas 39 00:02:25,650 --> 00:02:29,440 Speaker 1: dinámicas electorales, ¿no? O sea, pasaste de trabajar en la 40 00:02:29,500 --> 00:02:32,620 Speaker 1: campaña de reelección de Barack Obama y la oficina de 41 00:02:32,680 --> 00:02:37,560 Speaker 1: Joe Biden cuando era vicepresidente a reportar para Telemundo, Vice 42 00:02:37,600 --> 00:02:42,049 Speaker 1: News y más adelante, claro, MSNBC y el podcast de Moment, ¿no? 43 00:02:43,210 --> 00:02:45,630 Speaker 1: En tu trabajo como periodista siempre buscas capturar como el 44 00:02:45,850 --> 00:02:49,330 Speaker 1: pulso de los estadounidenses y eso supone poder mostrar como 45 00:02:49,450 --> 00:02:53,530 Speaker 1: sus contradicciones y cuestionar también los estereotipos que tenemos sobre 46 00:02:53,570 --> 00:02:57,410 Speaker 1: los votantes, ¿no? Y nos gustaría justo empezar por ahí. 47 00:02:57,850 --> 00:03:01,160 Speaker 1: Estamos a un mes, a menos de un mes, de 48 00:03:01,190 --> 00:03:04,900 Speaker 1: las elecciones de medio término.¿ Qué tipo de sentimientos predominan 49 00:03:05,340 --> 00:03:08,120 Speaker 1: hoy en los votantes cuando hablas con ellos?¿ Cómo estás 50 00:03:08,200 --> 00:03:11,040 Speaker 1: viendo el ánimo de la sociedad estadounidense? 51 00:03:12,620 --> 00:03:16,740 Speaker 3: Bueno, pues mencionas contradicciones y creo que es justamente lo 52 00:03:16,780 --> 00:03:19,780 Speaker 3: que se sigue viviendo. De hecho, te cuento una anécdota. 53 00:03:19,940 --> 00:03:23,200 Speaker 3: Acabo de aterrizar hace un par de horas de Texas, 54 00:03:23,300 --> 00:03:26,260 Speaker 3: estaba en la frontera, y en la frontera estaba visitando 55 00:03:27,800 --> 00:03:32,090 Speaker 3: a estas iglesias evangélicas que formaron parte de esa gran 56 00:03:32,150 --> 00:03:34,070 Speaker 3: coalición de Donald Trump de 2024. Donald Trump gana y 57 00:03:37,500 --> 00:03:41,560 Speaker 3: a nivel nacional por el voto evangélico, pero también debido 58 00:03:41,600 --> 00:03:44,380 Speaker 3: al voto latino y particularmente en la frontera donde, si 59 00:03:44,740 --> 00:03:48,590 Speaker 3: te acuerdas, Trump gana 14 de los 18 condados que 60 00:03:48,790 --> 00:03:52,190 Speaker 3: quedan a un par de millas de la frontera, gana 61 00:03:52,290 --> 00:03:55,540 Speaker 3: gracias en gran parte a ese voto evangélico que es 62 00:03:55,720 --> 00:03:59,410 Speaker 3: enorme en la frontera. Pero hablando de estas contradicciones, cuando 63 00:03:59,450 --> 00:04:02,850 Speaker 3: hablas con esta comunidad, ves la manera en la cual 64 00:04:03,030 --> 00:04:06,530 Speaker 3: están sufriendo, ¿no? Porque por una parte tienes a estos 65 00:04:06,710 --> 00:04:10,580 Speaker 3: líderes religiosos que se han convertido de una manera curiosa 66 00:04:10,660 --> 00:04:14,700 Speaker 3: no solamente en pastores, pero de repente también son líderes 67 00:04:14,740 --> 00:04:17,620 Speaker 3: de la comunidad. O sea, cuando hay redadas en la frontera, 68 00:04:18,380 --> 00:04:21,790 Speaker 3: son los pastores los que les están dando comida a 69 00:04:21,820 --> 00:04:25,810 Speaker 3: las familias que llevan literalmente semanas, algunas personas meses sin 70 00:04:25,870 --> 00:04:28,680 Speaker 3: salir de sus casas. La audiencia puede pensar que esa 71 00:04:28,740 --> 00:04:30,760 Speaker 3: persona que te estoy escribiendo, si no sabes quién es, 72 00:04:31,180 --> 00:04:33,440 Speaker 3: es una persona que va a votar por el Partido 73 00:04:33,500 --> 00:04:37,140 Speaker 3: Demócrata precisamente porque están viviendo en lo que es esta 74 00:04:37,200 --> 00:04:40,900 Speaker 3: tormenta de deportaciones masivas de Trump. Pero lo interesante es 75 00:04:40,960 --> 00:04:42,860 Speaker 3: que cuando empiezas a hablar con la comunidad y con 76 00:04:42,900 --> 00:04:46,260 Speaker 3: esos pastores que te estoy escribiendo, empiezas a entender este 77 00:04:46,380 --> 00:04:50,820 Speaker 3: conflicto moral que tienen, donde por una parte siguen valorando 78 00:04:51,040 --> 00:04:54,260 Speaker 3: estos valores tradicionales que les hicieron votar por Donald Trump. 79 00:04:54,670 --> 00:04:58,430 Speaker 3: Son cristianos, están en contra del aborto, todo lo que 80 00:04:58,490 --> 00:05:02,239 Speaker 3: es el tema LGBTQ o el tema trans, no lo 81 00:05:02,330 --> 00:05:07,760 Speaker 3: pueden apoyar, pero sienten un conflicto interno moral muy presente. 82 00:05:07,920 --> 00:05:11,480 Speaker 3: Entonces yo creo que esos conflictos siguen existiendo, no solamente 83 00:05:11,500 --> 00:05:14,120 Speaker 3: en la frontera, pero a través del país. Pero yo 84 00:05:14,140 --> 00:05:17,979 Speaker 3: creo que la realidad de estas redadas de ICE, del 85 00:05:18,060 --> 00:05:22,560 Speaker 3: daño económico, que ha dado lugar en estas comunidades por 86 00:05:22,620 --> 00:05:25,920 Speaker 3: estas redadas es tan grande, la realidad de no tener 87 00:05:26,380 --> 00:05:29,060 Speaker 3: el dinero suficiente para poder ir a comprar las cosas, 88 00:05:29,100 --> 00:05:33,609 Speaker 3: yo creo que esa realidad sobrepasa estos valores culturales. 89 00:05:34,140 --> 00:05:37,130 Speaker 1: Hay datos que muestran que ese impacto económico va mucho 90 00:05:37,170 --> 00:05:40,310 Speaker 1: más allá de las personas que son detenidas. Un estudio 91 00:05:40,390 --> 00:05:44,070 Speaker 1: de la Universidad de Pensilvania analizó más de 5.000 redadas 92 00:05:44,130 --> 00:05:47,630 Speaker 1: de ICE y encontró que en los negocios cercanos El 93 00:05:47,690 --> 00:05:50,730 Speaker 1: flujo de personas y el gasto en esos locales disminuyó 94 00:05:51,230 --> 00:05:55,310 Speaker 1: cada semana después de los operativos. Los autores calculan que, 95 00:05:55,570 --> 00:05:58,120 Speaker 1: si el efecto se proyecta en todo el país, podría 96 00:05:58,200 --> 00:06:01,039 Speaker 1: traducirse en una reducción del gasto de entre 3.000 y 97 00:06:01,040 --> 00:06:05,180 Speaker 1: 14.000 millones de dólares. Y hay algo más. Es un 98 00:06:05,220 --> 00:06:09,110 Speaker 1: efecto que no desaparece con el tiempo. De hecho, el 99 00:06:09,140 --> 00:06:12,350 Speaker 1: estudio encuentra que las caídas se mantienen y son mayores 100 00:06:12,690 --> 00:06:15,609 Speaker 1: mientras más cerca está un negocio del lugar donde pasó 101 00:06:15,630 --> 00:06:16,150 Speaker 1: la redada. 102 00:06:17,500 --> 00:06:21,480 Speaker 3: Así que creo que tradicionalmente el partido que no está 103 00:06:21,500 --> 00:06:24,279 Speaker 3: en el poder suele ganar. Eso estadísticamente es lo que 104 00:06:24,320 --> 00:06:28,540 Speaker 3: suele pasar. Pero creo que cuando empiezas a combinar todas 105 00:06:28,620 --> 00:06:31,669 Speaker 3: estas cosas, creo que sí se empieza a notar un 106 00:06:31,710 --> 00:06:35,110 Speaker 3: apetito para el cambio. Que incluso a las personas más 107 00:06:35,190 --> 00:06:39,070 Speaker 3: conservadoras evangélicas, el hecho de que ellas están considerando poder 108 00:06:39,110 --> 00:06:41,130 Speaker 3: votar por un demócrata, yo creo que te dice mucho. 109 00:06:42,070 --> 00:06:45,729 Speaker 1: Un montón. Sí. Has mencionado varias cosas sobre las que 110 00:06:45,790 --> 00:06:48,670 Speaker 1: te queremos preguntar, pero algo sobre lo que no tenía 111 00:06:48,730 --> 00:06:52,130 Speaker 1: preguntas y me sorprende un montón, y es que todavía 112 00:06:52,230 --> 00:06:56,659 Speaker 1: tenga igual algún peso la batalla cultural. O sea, porque 113 00:06:56,920 --> 00:06:59,440 Speaker 1: el tema del aborto que estuvo tan presente en la 114 00:06:59,560 --> 00:07:03,220 Speaker 1: primera elección de Trump, un poco menos en la segunda, bueno, 115 00:07:03,250 --> 00:07:06,710 Speaker 1: la batalla cultural sí, pero uno siente como que ya 116 00:07:06,750 --> 00:07:08,469 Speaker 1: había desaparecido un poco del mapa. 117 00:07:08,890 --> 00:07:12,620 Speaker 3: No. No, lo curioso es, mira, en el momento en 118 00:07:12,650 --> 00:07:15,500 Speaker 3: el que aterricé en Texas, o sea, en el momento 119 00:07:15,540 --> 00:07:18,400 Speaker 3: en el que aterrizo en la ciudad de McAllen, que 120 00:07:18,500 --> 00:07:20,940 Speaker 3: está en la frontera, que está justamente enfrente de Reynosa, 121 00:07:21,620 --> 00:07:26,670 Speaker 3: cuando vuelvo a abrir el teléfono, empiezo a ver en Instagram, 122 00:07:26,710 --> 00:07:30,690 Speaker 3: en TikTok, todo tipo de ataques en contra de James 123 00:07:30,730 --> 00:07:33,010 Speaker 3: Talarico o en contra de los candidatos demócratas. 124 00:07:33,370 --> 00:07:35,960 Speaker 1: James Talarico es uno de los demócratas que quiere llegar 125 00:07:36,020 --> 00:07:39,680 Speaker 1: al Senado por Texas. Tiene 37 años y antes de 126 00:07:39,700 --> 00:07:42,880 Speaker 1: entrar en política fue profesor de escuela pública. Hoy es 127 00:07:42,920 --> 00:07:46,560 Speaker 1: una de las voces demócratas más progresistas del Estado. Además, 128 00:07:47,080 --> 00:07:50,660 Speaker 1: es previsteriano y estudia para ser pastor. Y como él, 129 00:07:51,220 --> 00:07:54,820 Speaker 1: otros candidatos demócratas están recibiendo ataques de los republicanos que 130 00:07:55,320 --> 00:07:58,000 Speaker 1: los presentan como parte de una izquierda radical. 131 00:07:58,870 --> 00:08:02,600 Speaker 3: se enfocan únicamente en el mensaje trans. Y el mensaje 132 00:08:02,620 --> 00:08:05,280 Speaker 3: en inglés es, te lo digo en inglés, dicen They 133 00:08:05,360 --> 00:08:08,180 Speaker 3: are for they, them. We are for you. 134 00:08:08,680 --> 00:08:13,210 Speaker 4: James Talarico apoya a los radicales. Votó para permitir que 135 00:08:13,250 --> 00:08:16,170 Speaker 4: sus impuestos paguen cirugías de cambio de género en niños. 136 00:08:16,690 --> 00:08:20,030 Speaker 4: James Talarico está con ellos, no con nosotros. Ese es 137 00:08:20,050 --> 00:08:20,530 Speaker 4: el mensaje. 138 00:08:21,680 --> 00:08:24,930 Speaker 3: O sea, con los pronombres. Y ese es el mensaje, 139 00:08:25,190 --> 00:08:27,690 Speaker 3: que es bastante brillante, ¿no? They are for them, we 140 00:08:27,750 --> 00:08:30,230 Speaker 3: are for you. Y ellos están contando en algo que 141 00:08:30,610 --> 00:08:32,930 Speaker 3: les funcionó muy bien en el 2024, y eso es 142 00:08:33,450 --> 00:08:37,520 Speaker 3: que de alguna manera la transfobia puede despertar un tipo 143 00:08:37,559 --> 00:08:40,840 Speaker 3: de pánico moral, y que esa transfobia les va a 144 00:08:40,900 --> 00:08:44,420 Speaker 3: recordar a estos votantes, que votaron por ellos en el 2024, 145 00:08:44,420 --> 00:08:47,300 Speaker 3: que les va a recordar a un país que está 146 00:08:47,340 --> 00:08:53,589 Speaker 3: cambiando demasiado rápido, que les va a recordar a... Todas 147 00:08:53,630 --> 00:08:56,689 Speaker 3: las razones por las cuales ellos se están sintiendo incómodos 148 00:08:56,790 --> 00:09:00,620 Speaker 3: frente a este cambio. Hace tres años, dos años, funcionó 149 00:09:00,820 --> 00:09:03,780 Speaker 3: muy bien. Pero es lo que te contaba, ahora que 150 00:09:03,820 --> 00:09:06,900 Speaker 3: la gente no puede pensar en eso, sino que está pensando,¿ 151 00:09:07,100 --> 00:09:09,500 Speaker 3: cómo ceno?¿ Cómo como?¿ Qué hago si no puedo salir 152 00:09:09,540 --> 00:09:13,200 Speaker 3: de mi casa en dos meses? Entonces, ellos están contando 153 00:09:13,220 --> 00:09:16,710 Speaker 3: que esas guerras culturales al final va a ser tal 154 00:09:16,750 --> 00:09:18,290 Speaker 3: vez lo único que les puede ayudar a ganar. 155 00:09:18,890 --> 00:09:21,210 Speaker 1: Mira, eso nos puede servir para avanzar en como un 156 00:09:21,270 --> 00:09:25,439 Speaker 1: panorama general, ¿no? Porque, claro, Texas también es un estado 157 00:09:25,540 --> 00:09:29,740 Speaker 1: tan único, digamos, para el mapa electoral de Estados Unidos. 158 00:09:29,760 --> 00:09:33,900 Speaker 1: Y estas elecciones forman parte como de la discusión pública 159 00:09:33,980 --> 00:09:36,720 Speaker 1: desde hace meses, ¿no? Y hay un montón de narrativas 160 00:09:36,820 --> 00:09:40,989 Speaker 1: cruzadas sobre ellas, pero hay dos ideas que persisten, ¿no? 161 00:09:42,360 --> 00:09:46,080 Speaker 1: que las encuestas son malas para los republicanos en general 162 00:09:46,160 --> 00:09:48,980 Speaker 1: por distintos tipos de motivos que podemos conversar ahora, y 163 00:09:49,940 --> 00:09:52,850 Speaker 1: que Donald Trump está dispuesto a casi cualquier cosa para 164 00:09:53,070 --> 00:09:57,390 Speaker 1: no perder. Ya ha intentado limitar los votos por correo, 165 00:09:57,429 --> 00:10:02,290 Speaker 1: impulsó el rediseño de los mapas electorales, ahora recién anunció 166 00:10:02,360 --> 00:10:05,760 Speaker 1: que va a viajar diariamente para hacer campaña hasta la 167 00:10:05,840 --> 00:10:09,020 Speaker 1: fecha de votación y una de sus últimas acciones en 168 00:10:09,059 --> 00:10:11,359 Speaker 1: esta carrera fue esto que fue hace dos semanas, que 169 00:10:11,540 --> 00:10:14,160 Speaker 1: fue prometer que le iba a dar 5 mil dólares 170 00:10:14,179 --> 00:10:17,860 Speaker 1: a cada votante si los republicanos ganaban la Cámara de 171 00:10:17,920 --> 00:10:21,510 Speaker 1: Representantes y el Senado, ¿no? Algo que no solamente es escandaloso, 172 00:10:21,590 --> 00:10:25,600 Speaker 1: sino que además parece desesperado. Y nos gustaría saber desde 173 00:10:25,630 --> 00:10:28,900 Speaker 1: tu punto de vista,¿ qué es lo que está apoyando 174 00:10:29,220 --> 00:10:33,920 Speaker 1: hoy una persona que vota al Partido Republicano? Porque lo 175 00:10:33,980 --> 00:10:37,120 Speaker 1: que les ofrecen no parece un proyecto partidario o ni 176 00:10:37,160 --> 00:10:40,459 Speaker 1: siquiera una promesa de gestión.¿ Cuál crees que es como 177 00:10:40,559 --> 00:10:43,970 Speaker 1: la visión de Estados Unidos que lleva hoy a las 178 00:10:44,030 --> 00:10:46,530 Speaker 1: personas a apoyar al gobierno de Trump? 179 00:10:47,830 --> 00:10:51,069 Speaker 3: Pues yo creo que sencillamente es el miedo al cambio. 180 00:10:52,150 --> 00:10:55,950 Speaker 3: El debate que este país ha tenido desde que fue fundado, 181 00:10:56,650 --> 00:10:59,790 Speaker 3: el debate moral sigue siendo el mismo que tuvimos hace 182 00:10:59,790 --> 00:11:03,010 Speaker 3: 30 años, hace 100 años, que tuvimos durante la guerra 183 00:11:03,090 --> 00:11:06,360 Speaker 3: civil de este país. Y eso es simplemente si somos 184 00:11:07,250 --> 00:11:11,160 Speaker 3: un país blanco y cristiano al cual se debe defender 185 00:11:12,179 --> 00:11:15,100 Speaker 3: o si somos... como se dice en los libros, como 186 00:11:15,179 --> 00:11:18,429 Speaker 3: proyectamos y somos al final un país de inmigrantes, un 187 00:11:18,610 --> 00:11:20,870 Speaker 3: país diverso. Yo creo que a lo largo de los 188 00:11:20,950 --> 00:11:25,010 Speaker 3: últimos más de 100 años, creo que has tenido distintos 189 00:11:25,100 --> 00:11:30,270 Speaker 3: partidos políticos que han intentado resolver esa pregunta y que 190 00:11:30,290 --> 00:11:34,880 Speaker 3: han luchado por distintas versiones de esa balanza. Yo creo 191 00:11:34,900 --> 00:11:38,000 Speaker 3: que lo que estamos viendo ahora mismo es una administración 192 00:11:38,020 --> 00:11:39,800 Speaker 3: de Donald Trump que cuando ellos dicen que van a 193 00:11:39,880 --> 00:11:42,849 Speaker 3: prometer las deportaciones masivas más grandes de la historia de 194 00:11:42,950 --> 00:11:47,170 Speaker 3: Estados Unidos es precisamente para, de alguna manera, parar el 195 00:11:47,250 --> 00:11:50,750 Speaker 3: avance natural de este país. Ellos odian la idea de 196 00:11:50,790 --> 00:11:52,130 Speaker 3: que en el 2050 este país va a ser mayoría-minoría. 197 00:11:53,890 --> 00:11:56,910 Speaker 1: Según proyecciones de la Oficina del Censo de Estados Unidos, 198 00:11:57,370 --> 00:11:59,709 Speaker 1: el país va a ser cada vez más diverso. La 199 00:11:59,750 --> 00:12:04,199 Speaker 1: población blanca no hispana, que en 2022 representaba casi el 59% 200 00:12:04,200 --> 00:12:08,699 Speaker 1: de los habitantes, va a bajar a un 45% para 2060. 201 00:12:08,700 --> 00:12:14,200 Speaker 1: Es decir, para mediados de este siglo, ningún grupo racial 202 00:12:14,260 --> 00:12:16,479 Speaker 1: o étnico va a ser mayoría por sí solo. 203 00:12:17,420 --> 00:12:19,760 Speaker 3: Odian la idea de que aquí en Nueva York, te 204 00:12:19,800 --> 00:12:23,000 Speaker 3: estoy hablando donde tenemos un alcalde que es musulmán. Odian 205 00:12:23,040 --> 00:12:25,839 Speaker 3: la idea que en Michigan puede ser que igual un 206 00:12:25,920 --> 00:12:30,400 Speaker 3: senador musulmán tal vez pueda ganar el Senado. Igual que 207 00:12:30,420 --> 00:12:32,880 Speaker 3: en Texas, te hablé de James Talarico, esta idea de 208 00:12:32,920 --> 00:12:35,770 Speaker 3: que un cristiano pueda estar a favor del aborto o 209 00:12:35,809 --> 00:12:38,069 Speaker 3: que un cristiano como es James Talarico pueda estar a 210 00:12:38,150 --> 00:12:40,610 Speaker 3: favor del aborto. de la comunidad trans, eso les parece, 211 00:12:41,090 --> 00:12:44,990 Speaker 3: como ellos dicen, so weird. Entonces, las personas que yo 212 00:12:45,330 --> 00:12:48,329 Speaker 3: conozco que siguen apoyando a Donald Trump son personas que 213 00:12:48,350 --> 00:12:52,200 Speaker 3: realmente les da temor esa imagen de un Estados Unidos 214 00:12:52,240 --> 00:12:56,960 Speaker 3: que está cambiando y que quieren volver a sentirse cómodos 215 00:12:57,040 --> 00:13:00,860 Speaker 3: en su país. Acuérdate que Donald Trump en el 2016 216 00:13:00,860 --> 00:13:05,200 Speaker 3: gana no necesariamente por la ansiedad económica que tenían los votantes, 217 00:13:05,970 --> 00:13:08,810 Speaker 3: sino que gana por la ansiedad cultural que tenían los votantes. 218 00:13:09,410 --> 00:13:12,010 Speaker 3: Porque la gente, después de un Barack Obama, cuando vieron 219 00:13:12,050 --> 00:13:17,079 Speaker 3: que se podía, que era posible tener un presidente afroamericano 220 00:13:17,260 --> 00:13:20,920 Speaker 3: en la Casa Blanca, yo creo que eso creó mucho 221 00:13:20,980 --> 00:13:23,180 Speaker 3: rechazo y yo creo que lo que estamos viendo ahora 222 00:13:23,200 --> 00:13:26,860 Speaker 3: sigue siendo parte de ese rechazo. Luego, la otra parte 223 00:13:26,940 --> 00:13:29,429 Speaker 3: es un porcentaje mínimo, pero que sigue existiendo y eso 224 00:13:29,550 --> 00:13:33,530 Speaker 3: es estos nacionalistas cristianos que piensan, y me lo han 225 00:13:33,550 --> 00:13:35,689 Speaker 3: dicho a mí muchos, que él es parte de una 226 00:13:36,130 --> 00:13:41,040 Speaker 3: intervención divina de Dios. Que una vez que le intentaron matar... 227 00:13:41,480 --> 00:13:44,180 Speaker 3: en el verano antes de las elecciones presidenciales, que ese 228 00:13:44,260 --> 00:13:48,290 Speaker 3: momento se convirtió, para muchos cristianos, en una señal de Dios. 229 00:13:48,790 --> 00:13:52,590 Speaker 5: Tras escucharse aparentes disparos, Donald Trump fue sacado por agentes 230 00:13:52,610 --> 00:13:55,570 Speaker 5: del servicio secreto de un mitin de campaña en Pensilvania, 231 00:13:55,590 --> 00:13:59,130 Speaker 5: al noreste de Estados Unidos. De ahí lo tienen, el 232 00:13:59,170 --> 00:14:02,569 Speaker 5: expresidente Trump levantando la mano con un puño arriba en 233 00:14:02,630 --> 00:14:06,850 Speaker 5: señal de victoria, dijo tres veces la palabra fight, peleen, 234 00:14:07,030 --> 00:14:11,050 Speaker 5: y después la gente coreando detrás, USA, USA. 235 00:14:11,700 --> 00:14:17,459 Speaker 3: Entonces, esa lealtad ciega es muy peligrosa. Porque independientemente de 236 00:14:18,480 --> 00:14:21,440 Speaker 3: cómo está sufriendo el pueblo americano, independientemente de las encuestas 237 00:14:21,520 --> 00:14:24,450 Speaker 3: en las que Donald Trump está hundido, incluso un Fox 238 00:14:24,490 --> 00:14:28,570 Speaker 3: News te lo admite, esa lealtad ciega te puede llevar 239 00:14:28,590 --> 00:14:32,350 Speaker 3: a hacer muchas cosas. Te puede llevar a invadir el 240 00:14:32,410 --> 00:14:34,870 Speaker 3: Capitolio un 6 de enero o te puede llevar a 241 00:14:36,270 --> 00:14:39,710 Speaker 3: hacer algo similar si los republicanos no ganan en estas 242 00:14:39,750 --> 00:14:40,650 Speaker 3: elecciones de medio término. 243 00:14:42,630 --> 00:14:52,190 Speaker 1: Una pausa y volvemos. Estamos de vuelta en el hilo. Paola, 244 00:14:52,370 --> 00:14:55,550 Speaker 1: antes de entrar en más detalles sobre los escenarios posibles 245 00:14:55,570 --> 00:14:58,810 Speaker 1: y lo que pueden significar, nos gustaría que nos ayudes 246 00:14:58,830 --> 00:15:02,310 Speaker 1: a tener claro un poco el panorama actual. Sabemos que 247 00:15:02,330 --> 00:15:05,830 Speaker 1: hay más de 500 cargos que van a ser elegidos 248 00:15:05,890 --> 00:15:08,830 Speaker 1: en estas elecciones, pero casi toda la atención está puesta 249 00:15:08,950 --> 00:15:11,980 Speaker 1: en qué partido va a mantener la mayoría en las cámaras.¿ 250 00:15:13,470 --> 00:15:16,250 Speaker 1: Nos puedes contar cómo ha estado compuesto el poder legislativo 251 00:15:16,350 --> 00:15:19,660 Speaker 1: durante estos primeros dos años del gobierno de Trump? Es decir,¿ 252 00:15:19,720 --> 00:15:22,900 Speaker 1: cómo es actualmente la relación de fuerza de las cámaras? 253 00:15:23,740 --> 00:15:27,380 Speaker 3: Sí, a ver, Donald Trump dice que a ellos le 254 00:15:27,420 --> 00:15:32,580 Speaker 3: dieron un mandato. En el 2024 los republicanos ganan. El Congreso, 255 00:15:32,600 --> 00:15:35,840 Speaker 3: ganan el Senado, Donald Trump gana el voto popular y 256 00:15:35,900 --> 00:15:40,560 Speaker 3: además tienen una Corte Suprema conservadora. Entonces, para ellos eso 257 00:15:40,620 --> 00:15:43,370 Speaker 3: fue un mensaje enorme, que ellos recibieron que podían hacer 258 00:15:43,470 --> 00:15:47,390 Speaker 3: cualquier cosa. Ahora, la manera en la cual lo hemos 259 00:15:47,470 --> 00:15:49,930 Speaker 3: visto reflejado en la realidad, yo creo que el ejemplo 260 00:15:50,150 --> 00:15:54,860 Speaker 3: más claro que se tiene es el Congreso que pasó 261 00:15:54,880 --> 00:15:59,120 Speaker 3: una legislación que le dio más de 70.000 millones de 262 00:15:59,180 --> 00:16:03,400 Speaker 3: dólares al Departamento de Homeland Security, a ICE. Y fue 263 00:16:03,500 --> 00:16:06,300 Speaker 3: tanto dinero que si Donald Trump pierde y que si 264 00:16:06,350 --> 00:16:10,250 Speaker 3: los republicanos pierden en las próximas semanas, no va a importar, 265 00:16:10,930 --> 00:16:15,210 Speaker 3: porque precisamente pasaron y les dieron tanto dinero, otorgaron tanto 266 00:16:15,290 --> 00:16:17,790 Speaker 3: dinero a los agentes de ICE, teniendo en cuenta que 267 00:16:17,830 --> 00:16:20,190 Speaker 3: era muy posible que ellos iban a perder estas elecciones 268 00:16:20,230 --> 00:16:23,960 Speaker 3: de medio término. Por otra parte, también vemos, por ejemplo, 269 00:16:24,000 --> 00:16:28,380 Speaker 3: el ejemplo de un Congreso que entiende que es su 270 00:16:28,480 --> 00:16:32,620 Speaker 3: poder limitar cuando o no Estados Unidos entra en guerras 271 00:16:32,640 --> 00:16:37,450 Speaker 3: y que jamás utilizó ese poder para limitar las acciones 272 00:16:37,510 --> 00:16:40,310 Speaker 3: de Donald Trump cuando invadió Venezuela o, por ejemplo, cuando 273 00:16:40,350 --> 00:16:43,170 Speaker 3: se fueron a Irán. Y el Congreso no hizo absolutamente nada. 274 00:16:43,810 --> 00:16:47,410 Speaker 3: Pero vamos, que él ha podido abusar del poder mucho 275 00:16:47,470 --> 00:16:51,410 Speaker 3: más fácilmente porque tienen esta, como dicen los americanos, trifecta. 276 00:16:52,310 --> 00:16:54,770 Speaker 1: O sea que los republicanos controlan la Casa Blanca y 277 00:16:55,050 --> 00:16:57,460 Speaker 1: tienen mayoría tanto en el Senado como en la Cámara 278 00:16:57,480 --> 00:17:01,400 Speaker 1: de Representantes. Ha sido así en estos dos primeros años 279 00:17:01,440 --> 00:17:04,180 Speaker 1: de su segundo gobierno. Y eso le ha permitido a 280 00:17:04,240 --> 00:17:07,409 Speaker 1: Trump avanzar con mayor facilidad en su agenda, aunque la 281 00:17:07,590 --> 00:17:11,410 Speaker 1: mayoría republicana en la Cámara de Representantes ha sido muy estrecha. 282 00:17:12,230 --> 00:17:15,619 Speaker 1: Trump Incluso ha conseguido aprobar algunas leyes con apoyo demócrata. 283 00:17:16,140 --> 00:17:18,859 Speaker 1: Por ejemplo, una ley que obliga a detener a inmigrantes 284 00:17:18,980 --> 00:17:23,030 Speaker 1: indocumentados cuando son arrestados o acusados de delitos como robo, 285 00:17:23,090 --> 00:17:27,570 Speaker 1: hurto o allanamiento de morada. Hay una pregunta que parece 286 00:17:27,630 --> 00:17:30,780 Speaker 1: inevitable para los que vemos estas elecciones desde afuera y es¿ 287 00:17:31,520 --> 00:17:34,909 Speaker 1: para qué necesita el gobierno de Trump esas mayorías los 288 00:17:35,390 --> 00:17:38,810 Speaker 1: dos años que quedan de su gobierno? Porque parece claro 289 00:17:38,930 --> 00:17:42,820 Speaker 1: justamente que a esta administración no le preocupa la división 290 00:17:42,840 --> 00:17:45,900 Speaker 1: de poderes y ha tomado un montón de decisiones importantes 291 00:17:45,920 --> 00:17:48,540 Speaker 1: que se supone que debían pasar por el Congreso, ¿no? 292 00:17:48,680 --> 00:17:52,209 Speaker 1: La guerra contra Irak, los aranceles, la operación en Venezuela, 293 00:17:52,230 --> 00:17:57,430 Speaker 1: el desmantelamiento de agencias aprobadas por ley. Entonces,¿ qué cosa 294 00:17:57,510 --> 00:18:00,550 Speaker 1: le falta hacer a esta administración para la cual necesita 295 00:18:00,570 --> 00:18:01,210 Speaker 1: a las mayorías? 296 00:18:02,290 --> 00:18:06,159 Speaker 3: Es muy buena pregunta. Tal vez la respuesta es no mucho, ¿no? 297 00:18:08,270 --> 00:18:10,730 Speaker 3: Si te acuerdas el primer día en el que Donald 298 00:18:10,750 --> 00:18:14,890 Speaker 3: Trump entra en la Casa Blanca,¿ qué hace? Implementa 40 299 00:18:14,890 --> 00:18:17,590 Speaker 3: acciones ejecutivas, 40. Eso 300 00:18:17,609 --> 00:18:19,990 Speaker 1: es como un decreto de necesidad y urgencia, lo que 301 00:18:20,030 --> 00:18:22,530 Speaker 1: le llamamos en América Latina gobernar por decreto. 302 00:18:23,130 --> 00:18:26,619 Speaker 3: Exactamente, es eso. Ahora, lo que se vio después es 303 00:18:26,800 --> 00:18:29,860 Speaker 3: que es un presidente que abusa de ese poder ejecutivo, 304 00:18:30,680 --> 00:18:33,520 Speaker 3: pero que a la vez gobierna con ese poder ejecutivo. 305 00:18:34,210 --> 00:18:36,630 Speaker 3: A la vez hemos visto muy bien y hemos entendido 306 00:18:36,650 --> 00:18:39,960 Speaker 3: que la línea de ataque principal en contra de Donald 307 00:18:39,980 --> 00:18:42,040 Speaker 3: Trump y este abuso del poder al final han sido 308 00:18:42,080 --> 00:18:46,260 Speaker 3: las cortes y los jueces, pero ellos gobiernan de una 309 00:18:46,300 --> 00:18:50,550 Speaker 3: manera muy específica. Si las personas bloquean sus acciones ejecutivas, 310 00:18:50,670 --> 00:18:54,590 Speaker 3: ellos han encontrado distintas maneras en las cuales poder evadir 311 00:18:55,450 --> 00:19:00,149 Speaker 3: y darle la vuelta. Vimos a la Corte Suprema bloquear 312 00:19:00,690 --> 00:19:02,859 Speaker 3: la obsesión de Donald Trump que él tenía con acabar 313 00:19:02,930 --> 00:19:07,030 Speaker 3: con la ciudadanía de nacimiento. Ahora, cuando eso fue bloqueado,¿ 314 00:19:07,109 --> 00:19:12,570 Speaker 3: qué hizo Donald Trump? intentan implementar regulaciones para que sea 315 00:19:12,670 --> 00:19:15,760 Speaker 3: lo más difícil posible para los inmigrantes, incluidas las personas 316 00:19:15,800 --> 00:19:18,160 Speaker 3: que vienen aquí con visas, para que ellos no puedan 317 00:19:18,220 --> 00:19:22,440 Speaker 3: acceder a los servicios más básicos de este país. Cuando 318 00:19:22,520 --> 00:19:25,580 Speaker 3: le bloquean algunas de sus políticas que tienen que ver 319 00:19:25,619 --> 00:19:28,320 Speaker 3: con la inmigración,¿ qué hace Donald Trump? Dice, bueno, pues 320 00:19:28,340 --> 00:19:30,840 Speaker 3: entonces les voy a deportar a un tercer país. Paola, 321 00:19:30,859 --> 00:19:31,280 Speaker 3: tú has dicho que 322 00:19:31,300 --> 00:19:37,689 Speaker 1: para vos el test de un partido demócrata que está... 323 00:19:38,210 --> 00:19:41,520 Speaker 1: En condiciones de ganar es hasta qué punto logra articular 324 00:19:41,520 --> 00:19:45,750 Speaker 1: posiciones propias más allá de limitarse a estar en contra 325 00:19:45,750 --> 00:19:50,240 Speaker 1: de Trump. ¿no?¿ ves a los demócratas preparados para eso 326 00:19:50,280 --> 00:19:54,200 Speaker 1: en estas elecciones?¿ han logrado construir una agenda que pueda 327 00:19:54,300 --> 00:19:56,920 Speaker 1: seducir a una mayoría al menos en lugares clave? 328 00:19:58,070 --> 00:20:03,469 Speaker 3: creo que tienen un mensaje populista que está funcionando ¿no? 329 00:20:04,170 --> 00:20:07,250 Speaker 3: y es uno muy sencillo y eso es nosotros estamos 330 00:20:07,350 --> 00:20:10,840 Speaker 3: en contra de esos millonarios ¿no? Nosotros que somos los 331 00:20:10,920 --> 00:20:14,280 Speaker 3: candidatos en desventaja, o como se dice en inglés, the underdogs. 332 00:20:14,359 --> 00:20:17,300 Speaker 3: Nosotros somos los que estamos luchando para cambiar el status 333 00:20:17,400 --> 00:20:21,970 Speaker 3: quo y creemos en la libertad y la igualdad de 334 00:20:22,050 --> 00:20:26,510 Speaker 3: todo el mundo. Ahora, creo que donde tal vez empieza 335 00:20:26,530 --> 00:20:30,709 Speaker 3: a haber algunos problemas es que yo no veo un 336 00:20:30,750 --> 00:20:35,929 Speaker 3: tipo de claridad moral. Por ejemplo, un James Talarico es 337 00:20:36,000 --> 00:20:41,330 Speaker 3: alguien que hace cuatro años, cinco años, incluso como cristiano, 338 00:20:41,590 --> 00:20:45,570 Speaker 3: defendía muy abiertamente a la comunidad transgénero. Él solo, ¿no? 339 00:20:45,710 --> 00:20:51,740 Speaker 3: Él bloqueó muchas legislaciones republicanas que le ponían límites a 340 00:20:52,040 --> 00:20:56,560 Speaker 3: la comunidad, pero recientemente, en septiembre, viste a un James 341 00:20:56,600 --> 00:21:00,520 Speaker 3: Talarico en la cadena de Fox News rechazando a sus 342 00:21:00,560 --> 00:21:05,600 Speaker 3: propios votos, ¿no? Creando una distancia... entre su mensaje y 343 00:21:05,859 --> 00:21:09,500 Speaker 3: la comunidad trans, diciendo que si fuese mañana, que él 344 00:21:09,540 --> 00:21:13,939 Speaker 3: votaría en contra de los medicamentos que ayudan a las 345 00:21:14,000 --> 00:21:19,580 Speaker 3: familias trans, a las comunidades trans a cambiar, ¿no? Entonces 346 00:21:19,619 --> 00:21:21,980 Speaker 3: yo creo que ese es un poco el problema al 347 00:21:22,040 --> 00:21:25,560 Speaker 3: cual se enfrentan los demócratas. Más allá de estos temas culturales, 348 00:21:25,780 --> 00:21:29,379 Speaker 3: estamos hablando de una comunidad latina inmigrante que lleva 20 349 00:21:29,380 --> 00:21:33,109 Speaker 3: años esperando a que los demócratas pasen una reforma migratoria, 350 00:21:33,400 --> 00:21:36,410 Speaker 3: ya casi nunca les oyes hablar de este tema. Entonces 351 00:21:36,450 --> 00:21:40,790 Speaker 3: yo creo que hay muchos votantes que sí quieren entender 352 00:21:40,869 --> 00:21:43,609 Speaker 3: exactamente qué es lo que apoyan y qué es lo 353 00:21:43,630 --> 00:21:45,990 Speaker 3: que no apoyan. Y yo diría que eso es precisamente 354 00:21:46,490 --> 00:21:48,150 Speaker 3: una de las razones por la cual a Donald Trump 355 00:21:48,170 --> 00:21:51,570 Speaker 3: le fue muy bien. Porque tú sabes exactamente quién es él, 356 00:21:51,930 --> 00:21:55,080 Speaker 3: tú sabes a quién favorece y a quién no favorece. 357 00:21:55,130 --> 00:21:58,060 Speaker 3: Yo creo que les falta un poco de eso a 358 00:21:58,080 --> 00:22:01,140 Speaker 3: los demócratas. Y a la vez, creo que por eso 359 00:22:01,200 --> 00:22:05,340 Speaker 3: se puede decir que el Partido Demócrata Socialista ha encontrado 360 00:22:05,400 --> 00:22:10,399 Speaker 3: una oportunidad recientemente. Porque ve esa frustración, entiende esa frustración, 361 00:22:10,740 --> 00:22:13,680 Speaker 3: porque no tienen miedo en general a defender a muchas 362 00:22:13,720 --> 00:22:16,500 Speaker 3: de las personas que durante años han sentido de alguna 363 00:22:16,520 --> 00:22:18,860 Speaker 3: manera abandonadas por un partido demócrata que a lo mejor 364 00:22:18,920 --> 00:22:21,399 Speaker 3: le da miedo decir la cosa, le da miedo mencionar 365 00:22:21,440 --> 00:22:23,000 Speaker 3: estas palabras, estas comunidades. 366 00:22:24,920 --> 00:22:28,770 Speaker 1: Nos gustaría que nos ayudes a mirar algunos asuntos centrales 367 00:22:29,070 --> 00:22:32,590 Speaker 1: que han posicionado a los votantes desde las últimas elecciones. 368 00:22:33,460 --> 00:22:36,050 Speaker 1: para saber cuánta relevancia siguen teniendo actualmente y cómo ha 369 00:22:36,109 --> 00:22:40,350 Speaker 1: cambiado el contexto en el que se vota. Uno justamente 370 00:22:40,470 --> 00:22:44,429 Speaker 1: es la migración. Fue uno de los temas centrales que 371 00:22:44,450 --> 00:22:47,710 Speaker 1: ayudaron a Trump a ganar en 2024, incluso entre votantes 372 00:22:47,800 --> 00:22:51,920 Speaker 1: latinos que se consideraban parte de la base demócrata. Pero 373 00:22:51,980 --> 00:22:55,240 Speaker 1: también ya llevamos dos años, hemos visto su plan en acción. 374 00:22:56,140 --> 00:22:58,639 Speaker 1: La promesa de deportar a los migrantes con antecedentes o 375 00:22:58,740 --> 00:23:01,859 Speaker 1: a los malos, por decirlo de una forma genérica, se 376 00:23:01,880 --> 00:23:06,140 Speaker 1: ha convertido prácticamente en una cacería general, ¿no? Las redadas, 377 00:23:06,160 --> 00:23:07,990 Speaker 1: las capturas en los pasillos. De hecho, 378 00:23:09,150 --> 00:23:11,540 Speaker 3: te paro ahí porque yo creo que que nosotros, de 379 00:23:11,859 --> 00:23:14,459 Speaker 3: alguna manera, nos convencimos de que Donald Trump dijo que 380 00:23:14,540 --> 00:23:16,460 Speaker 3: solamente iba a ir a por los malos. Pero yo, 381 00:23:16,560 --> 00:23:19,220 Speaker 3: si te soy sincera, yo no me acuerdo que él 382 00:23:19,260 --> 00:23:21,560 Speaker 3: dijo eso. Yo lo único que recuerdo es lo que 383 00:23:21,580 --> 00:23:23,300 Speaker 3: él dijo claramente, y eso es que van a deportar 384 00:23:23,320 --> 00:23:26,219 Speaker 3: a todo el mundo que puedan deportar. Pero yo creo 385 00:23:26,260 --> 00:23:30,449 Speaker 3: que los votantes, particularmente los votantes latinos, como que se 386 00:23:30,550 --> 00:23:33,129 Speaker 3: convencieron de que solamente iban a ir a por los 387 00:23:33,190 --> 00:23:33,830 Speaker 3: criminales 388 00:23:35,010 --> 00:23:37,230 Speaker 1: Absolutamente. Y creo que, de hecho, es la versión que 389 00:23:37,290 --> 00:23:40,050 Speaker 1: también tenemos en América Latina, ¿no? Porque es la forma... 390 00:23:40,830 --> 00:23:43,389 Speaker 1: de los latinos de justificar también a aquellos que votaron 391 00:23:43,410 --> 00:23:48,290 Speaker 1: a Trump en Estados Unidos. Pero, claro, han capturado a 392 00:23:48,330 --> 00:23:51,129 Speaker 1: la gente que quería hacerlo bien, como en los pasillos 393 00:23:51,170 --> 00:23:53,600 Speaker 1: de las cortes, ha detenido a más de medio millón 394 00:23:53,619 --> 00:23:57,939 Speaker 1: de personas. Hay casos que han despertado una reacción importante, 395 00:23:57,980 --> 00:24:01,280 Speaker 1: como a principios de año del niño Liam Conejo Ramos. 396 00:24:01,300 --> 00:24:06,500 Speaker 1: Y por otro lado, y eso atañe a los ciudadanos estadounidenses, 397 00:24:07,270 --> 00:24:09,590 Speaker 1: El tema migratorio es como que se ha vuelto una 398 00:24:09,630 --> 00:24:11,990 Speaker 1: excusa para armar y desplegar a ICE como una fuerza 399 00:24:12,090 --> 00:24:15,730 Speaker 1: policial paralela, que no solo se usa contra migrantes, sino 400 00:24:15,810 --> 00:24:18,730 Speaker 1: también contra ciudadanos que se oponen a los planes de 401 00:24:18,770 --> 00:24:22,530 Speaker 1: este gobierno. Ahí tienen los asesinatos de René Goud y 402 00:24:22,570 --> 00:24:25,600 Speaker 1: Alex Preti en Minneapolis, que son tal vez el ejemplo 403 00:24:25,680 --> 00:24:30,379 Speaker 1: más claro. Entonces, quería preguntarte si tú crees que lo 404 00:24:30,420 --> 00:24:33,670 Speaker 1: que ha pasado con la migración...¿ Puede haber cambiado la 405 00:24:33,730 --> 00:24:37,590 Speaker 1: mirada de algunos votantes que apoyaron a Trump de manera significativa? 406 00:24:38,130 --> 00:24:41,429 Speaker 1: Pienso específicamente en esto que mencionabas, ¿no? Pienso en los 407 00:24:41,490 --> 00:24:45,189 Speaker 1: latinos que lo votaron creyendo que no iban a ir 408 00:24:45,290 --> 00:24:47,490 Speaker 1: contra ellos, que iban a ir solamente contra los malos, 409 00:24:47,850 --> 00:24:50,630 Speaker 1: pero también en los ciudadanos que han visto que sus 410 00:24:50,750 --> 00:24:54,169 Speaker 1: compatriotas recibían disparos a la luz del día.¿ Crees que 411 00:24:54,190 --> 00:24:56,570 Speaker 1: ha cambiado algo? Creo 412 00:24:56,609 --> 00:25:01,450 Speaker 3: que lo acabas de decir. Hay dos cosas. Lo primero 413 00:25:01,470 --> 00:25:06,660 Speaker 3: es ese más de 40% de los latinos que votan 414 00:25:06,700 --> 00:25:10,480 Speaker 3: por Trump. Las encuestas que se hacían antes de las 415 00:25:10,520 --> 00:25:14,540 Speaker 3: elecciones del noviembre del 2024 encontraban que cuando tú le 416 00:25:14,600 --> 00:25:18,669 Speaker 3: preguntabas a ese votante latino a quién se refiere Donald 417 00:25:18,710 --> 00:25:23,030 Speaker 3: Trump cuando dice que les va a deportar a esas personas, 418 00:25:23,530 --> 00:25:26,090 Speaker 3: la mayoría de los latinos no pensaban que Donald Trump 419 00:25:26,130 --> 00:25:29,950 Speaker 3: se estaba refiriendo a ellos. La mayoría de los latinos 420 00:25:29,990 --> 00:25:32,770 Speaker 3: pensaban que Trump, como tú lo dices, estaba solamente hablando 421 00:25:32,790 --> 00:25:35,669 Speaker 3: de deportar a esos criminales. Entonces yo creo que, por 422 00:25:35,710 --> 00:25:42,060 Speaker 3: una parte, muchos latinos, incluidos ciudadanos americanos, por primera vez 423 00:25:42,119 --> 00:25:45,520 Speaker 3: en sus vidas se están sintiendo incómodos en su propio país. 424 00:25:45,980 --> 00:25:47,820 Speaker 3: Tal vez no es que les van a deportar a ellos, 425 00:25:48,340 --> 00:25:50,919 Speaker 3: pero tal vez están viviendo el racismo de otra manera. 426 00:25:51,460 --> 00:25:53,859 Speaker 3: Están viendo que un policía les puede parar en un coche. 427 00:25:54,420 --> 00:25:57,770 Speaker 3: están viendo que de repente por primera vez conocen a 428 00:25:57,810 --> 00:26:00,470 Speaker 3: un primo o una tía que ha tenido un tipo 429 00:26:00,530 --> 00:26:05,590 Speaker 3: de contacto directo con ICE. Entonces, yo pienso en Miami, 430 00:26:05,630 --> 00:26:09,480 Speaker 3: donde yo crecí. En Miami tienes una comunidad cubana conservadora 431 00:26:10,119 --> 00:26:14,119 Speaker 3: bastante grande. El cubano en general nunca ha tenido que 432 00:26:14,180 --> 00:26:16,760 Speaker 3: pensar en la migración. Y por primera vez en sus 433 00:26:16,800 --> 00:26:20,320 Speaker 3: vidas estás viendo que en Miami... que está lleno de inmigrantes, 434 00:26:20,400 --> 00:26:22,540 Speaker 3: que está lleno de gente que votó por Trump. Miami 435 00:26:22,600 --> 00:26:24,740 Speaker 3: es una de las ciudades que tiene los índices más 436 00:26:24,840 --> 00:26:28,620 Speaker 3: altos de regladas del país. Entonces ya no puedes vivir 437 00:26:28,660 --> 00:26:30,500 Speaker 3: en una burbuja y creo que el efecto ahí es 438 00:26:30,619 --> 00:26:33,719 Speaker 3: mucho más profundo de la inmigración. El efecto es que 439 00:26:33,869 --> 00:26:36,480 Speaker 3: Trump te está haciendo sentir como un extranjero en tu 440 00:26:36,530 --> 00:26:38,930 Speaker 3: propio país y eso no es bueno. Ahora, otra cosa 441 00:26:38,950 --> 00:26:42,370 Speaker 3: es que esos votantes lo reconozcan abiertamente y que puedan 442 00:26:42,410 --> 00:26:46,369 Speaker 3: de alguna manera entender sus propias decisiones, que eso es 443 00:26:46,430 --> 00:26:50,190 Speaker 3: otro proceso, ¿no? Luego, el otro elemento que mencionas es 444 00:26:51,170 --> 00:26:57,060 Speaker 3: los otros americanos. Yo creo que Yo siempre pienso en 445 00:26:57,100 --> 00:27:02,040 Speaker 3: el 2018, cuando todo el país escucha esos llantos de 446 00:27:02,080 --> 00:27:04,139 Speaker 3: los bebés que se pararon, no en la frontera. Se 447 00:27:04,619 --> 00:27:07,379 Speaker 6: ha hecho viral este audio difundido por la organización no 448 00:27:07,440 --> 00:27:10,379 Speaker 6: gubernamental ProPublica, en el que se escucha lo que se 449 00:27:10,440 --> 00:27:13,679 Speaker 6: vive puertas adentro de un centro de detención donde se 450 00:27:13,720 --> 00:27:16,639 Speaker 6: encuentran algunos de los más de 2.000 niños que han 451 00:27:16,660 --> 00:27:19,790 Speaker 6: sido separados de sus padres en los últimos días tras 452 00:27:19,869 --> 00:27:22,690 Speaker 6: ingresar ilegalmente a territorio estadounidense. 453 00:27:32,490 --> 00:27:35,070 Speaker 3: Todo el mundo lo sintió. La mamá en Ohio blanca 454 00:27:35,130 --> 00:27:37,090 Speaker 3: que había votado por Trump lo sintió de la misma 455 00:27:37,130 --> 00:27:39,669 Speaker 3: manera que la abuela de Arizona. O sea, todo el 456 00:27:39,750 --> 00:27:43,160 Speaker 3: mundo estaba frustrado con ese sonido y esa imagen. pero 457 00:27:43,200 --> 00:27:46,869 Speaker 3: luego se olvidaron y luego volvieron a votar por Donald Trump. Entonces, 458 00:27:46,890 --> 00:27:49,290 Speaker 3: creo que ahora la diferencia es que la inmigración ya 459 00:27:49,510 --> 00:27:51,690 Speaker 3: no es un tema distante, ya no es una cosa 460 00:27:51,750 --> 00:27:53,350 Speaker 3: que ves en la tele, ya no es una cosa 461 00:27:53,830 --> 00:27:56,170 Speaker 3: que tiene que ver con la frontera o que tiene 462 00:27:56,210 --> 00:27:59,050 Speaker 3: que ver con los inmigrantes. Yo creo que ahora los americanos, todos, 463 00:27:59,130 --> 00:28:01,169 Speaker 3: que jamás han tenido que pensar en esto, se han 464 00:28:01,230 --> 00:28:04,139 Speaker 3: expuesto a su realidad porque lo están viendo en sus ventanas, 465 00:28:04,160 --> 00:28:08,399 Speaker 3: lo están viendo en sus calles, lo están viviendo. Y 466 00:28:08,460 --> 00:28:11,380 Speaker 3: yo creo que esa imagen también es incómoda para ellos. 467 00:28:11,440 --> 00:28:13,379 Speaker 3: No quieren ver a los policías y a los agentes 468 00:28:13,420 --> 00:28:17,200 Speaker 3: de AES en sus calles todos los días. Y siempre 469 00:28:17,300 --> 00:28:20,719 Speaker 3: pienso en un estado como Maine, que es un estado 470 00:28:21,380 --> 00:28:24,030 Speaker 3: muy blanco y donde por primera vez en la vida 471 00:28:24,050 --> 00:28:29,030 Speaker 3: yo he visto a la gente organizarse, hacer manifestaciones, protestar, 472 00:28:29,750 --> 00:28:32,389 Speaker 3: en ciudades donde la mayoría de las personas son blancas. 473 00:28:32,470 --> 00:28:34,149 Speaker 3: Y es pues eso, yo creo que por primera vez 474 00:28:34,190 --> 00:28:37,110 Speaker 3: se han expuesto a esa realidad. Ahora, y siempre lo digo, 475 00:28:37,490 --> 00:28:41,630 Speaker 3: lo que pase en noviembre no necesariamente es una indicación 476 00:28:41,650 --> 00:28:42,770 Speaker 3: de lo que va a pasar en el 2028. Ya, claro. 477 00:28:44,150 --> 00:28:47,660 Speaker 3: Yo creo que incluso muchos de los elementos que llevaron 478 00:28:47,720 --> 00:28:50,780 Speaker 3: a Donald Trump a la victoria siguen estando presentes. Y 479 00:28:51,040 --> 00:28:53,080 Speaker 3: ahora me callo, pero algo que me parece muy interesante 480 00:28:53,100 --> 00:28:56,460 Speaker 3: es que yo he hablado con muchos votantes trumpistas, latinos, 481 00:28:56,870 --> 00:29:00,110 Speaker 3: que de alguna manera se arrepienten de ese voto. Pero 482 00:29:00,190 --> 00:29:05,070 Speaker 3: cuando tú empiezas, a preguntarles, bueno, entonces,¿ qué quieres?¿ Qué 483 00:29:05,110 --> 00:29:08,740 Speaker 3: significa la legalización para ti? Ahí es ya donde empiezas 484 00:29:08,760 --> 00:29:11,740 Speaker 3: a entender que es mucho más complicado, que no necesariamente 485 00:29:11,820 --> 00:29:14,820 Speaker 3: quieren la legalización para todo el mundo, sino que a 486 00:29:14,840 --> 00:29:16,580 Speaker 3: lo mejor lo quieren para el mexicano, pero no para 487 00:29:16,600 --> 00:29:17,180 Speaker 3: el venezolano. 488 00:29:17,420 --> 00:29:18,000 Speaker 1: Claro, claro. 489 00:29:18,040 --> 00:29:20,920 Speaker 3: No, lo quiero para la persona que lleva aquí 12 años, 490 00:29:20,920 --> 00:29:24,210 Speaker 3: 20 años, pero no para el otro. Entonces, estos elementos 491 00:29:24,390 --> 00:29:25,150 Speaker 3: siguen presentes. 492 00:29:26,170 --> 00:29:31,530 Speaker 1: Claro. Cuando empezamos la conversación decías algo... Muy específico que 493 00:29:31,610 --> 00:29:33,880 Speaker 1: tiene que ver con la migración, pero incluso que puede 494 00:29:33,900 --> 00:29:38,390 Speaker 1: afectar a la gente que está a favor de las deportaciones, 495 00:29:38,410 --> 00:29:40,540 Speaker 1: que está a favor de cómo lo está haciendo. el 496 00:29:40,560 --> 00:29:44,340 Speaker 1: gobierno con estas políticas, y es si ha tenido un 497 00:29:44,400 --> 00:29:49,860 Speaker 1: impacto considerable la política migratoria de este gobierno en términos económicos. 498 00:29:50,500 --> 00:29:53,380 Speaker 1: Me refiero a informaciones que han salido sobre la escasez 499 00:29:53,420 --> 00:29:56,160 Speaker 1: de trabajadores de la construcción o el descenso del turismo 500 00:29:56,440 --> 00:30:01,220 Speaker 1: incluso durante el mundial, la disminución de estudiantes internacionales, Pienso 501 00:30:01,260 --> 00:30:05,180 Speaker 1: en un reportaje de NPR que estimaba que en Chicago 502 00:30:05,220 --> 00:30:10,580 Speaker 1: el comercio perdió cerca de 1.200 millones por el miedo 503 00:30:10,640 --> 00:30:14,550 Speaker 1: y el aislamiento consecuencia de las redadas migratorias. Entonces, o sea, 504 00:30:14,590 --> 00:30:20,090 Speaker 1: el consumo simplemente ha bajado. Además del tratamiento cruel e inhumano, 505 00:30:20,170 --> 00:30:24,130 Speaker 1: las políticas migratorias, además del tema ético y moral,¿ has 506 00:30:24,190 --> 00:30:27,170 Speaker 1: visto un impacto relevante en la economía asociado a eso? 507 00:30:27,190 --> 00:30:35,740 Speaker 3: Ahora que vengo de Texas... Pasé un día con personas 508 00:30:35,760 --> 00:30:40,870 Speaker 3: que tienen negocios de construcción, que forman parte de la 509 00:30:41,070 --> 00:30:44,930 Speaker 3: red de construcción de Texas. La mayoría de ellos votaron 510 00:30:44,970 --> 00:30:47,630 Speaker 3: por Donald Trump, precisamente por el mensaje económico que tenía 511 00:30:47,670 --> 00:30:51,670 Speaker 3: el presidente. Ahora, lo que yo vi fue algo muy sencillo. 512 00:30:52,240 --> 00:30:55,390 Speaker 3: Eso es que la mayoría de las construcciones de casas 513 00:30:55,510 --> 00:30:59,590 Speaker 3: están paralizadas. De hecho, tú si manejas por el Valle 514 00:30:59,630 --> 00:31:03,610 Speaker 3: del Río Grande, uno lo nota rápidamente, que hay muchas 515 00:31:03,750 --> 00:31:07,430 Speaker 3: casas que están como medio construidas. Lo otro que notas 516 00:31:08,070 --> 00:31:11,590 Speaker 3: inmediatamente es que no hay nadie trabajando. Nadie está trabajando 517 00:31:11,630 --> 00:31:17,600 Speaker 3: en la construcción. O sea, ves casas no solamente sin terminar, 518 00:31:17,800 --> 00:31:21,970 Speaker 3: pero no ves a los trabajadores. Entonces, Lo que a 519 00:31:22,010 --> 00:31:25,400 Speaker 3: mí me explicaron es que antes solían tardar cinco meses 520 00:31:25,480 --> 00:31:27,920 Speaker 3: en acabar las construcciones y en acabar casas. Ahora les 521 00:31:28,000 --> 00:31:31,480 Speaker 3: está tomando el doble. Lo que me han dicho a 522 00:31:31,540 --> 00:31:34,920 Speaker 3: mí es que están perdiendo a los trabajadores constantemente y 523 00:31:34,960 --> 00:31:38,510 Speaker 3: eso significa, obviamente, que las casas luego también están subiendo 524 00:31:38,750 --> 00:31:42,570 Speaker 3: el precio. Además, el material que necesitan para construir las 525 00:31:42,670 --> 00:31:46,230 Speaker 3: casas ahora les cuesta el doble debido a las aranceles. 526 00:31:46,710 --> 00:31:49,410 Speaker 3: Así que el impacto económico lo están viviendo todos los días. 527 00:31:50,170 --> 00:31:54,660 Speaker 1: Ya... Bueno, porque esto toca otro de los temas que 528 00:31:54,760 --> 00:31:57,570 Speaker 1: se repite en las encuestas, que es el aumento en 529 00:31:57,610 --> 00:32:00,210 Speaker 1: el costo de vida. Y la capacidad para llegar a 530 00:32:00,290 --> 00:32:02,930 Speaker 1: fin de mes de la gente no es algo nuevo. 531 00:32:03,590 --> 00:32:06,010 Speaker 1: Me acuerdo claramente que en la campaña presidencial llegó a 532 00:32:06,070 --> 00:32:10,950 Speaker 1: convertirse en un tema del precio de un cartón de huevo. 533 00:32:10,970 --> 00:32:13,740 Speaker 1: Pero en 2026, con la guerra contra Irán, la promesa 534 00:32:13,760 --> 00:32:15,720 Speaker 1: de este gobierno de reducir el costo de vida parece 535 00:32:16,500 --> 00:32:20,140 Speaker 1: más lejana que antes todavía. El precio de la gasolina 536 00:32:20,180 --> 00:32:22,450 Speaker 1: sigue subiendo y uno supone que eso tiene algún costo 537 00:32:22,550 --> 00:32:26,110 Speaker 1: político para los republicanos.¿ Crees que este tema puede mover 538 00:32:26,150 --> 00:32:29,770 Speaker 1: la aguja, que sigue siendo central para los ciudadanos?¿ O 539 00:32:29,790 --> 00:32:33,469 Speaker 1: te parece que igual, aunque la situación mejore, eso no 540 00:32:33,550 --> 00:32:36,400 Speaker 1: es suficiente para que una cantidad importante de gente pueda 541 00:32:36,500 --> 00:32:39,930 Speaker 1: cambiar su voto? O sea, también tal vez la pregunta sería,¿ 542 00:32:40,630 --> 00:32:43,709 Speaker 1: la gente asocia el costo de vida... con la gestión 543 00:32:43,750 --> 00:32:46,350 Speaker 1: del gobierno de Trump, por un lado, y por otro. 544 00:32:46,470 --> 00:32:47,010 Speaker 3: Totalmente. 545 00:32:47,340 --> 00:32:50,420 Speaker 1: La campaña demócrata ha sabido capitalizar ese descontento? 546 00:32:51,880 --> 00:32:54,620 Speaker 3: Sí. De hecho, diría que si el demócrata gana, va 547 00:32:54,640 --> 00:32:56,380 Speaker 3: a ser por esto. Olvídate de 548 00:32:56,400 --> 00:32:56,920 Speaker 1: todo lo que hemos 549 00:32:57,000 --> 00:32:59,460 Speaker 3: hablado. Va a ser por esto. Yo creo que al final, 550 00:32:59,850 --> 00:33:02,930 Speaker 3: y yo también lo estoy viendo, al final, si la 551 00:33:02,970 --> 00:33:06,270 Speaker 3: gente vota por Donald Trump, por las promesas de deportaciones masivas, 552 00:33:06,710 --> 00:33:10,800 Speaker 3: pero en todas las campañas, ya sea de Trump, de Obama, 553 00:33:10,880 --> 00:33:14,360 Speaker 3: de Bush, siempre, y da igual si eres un latino, 554 00:33:14,380 --> 00:33:18,760 Speaker 3: si eres afroamericano, si eres blanco... El tema que te consume, 555 00:33:18,780 --> 00:33:21,610 Speaker 3: el tema en el que te levantas y te duermes pensando, 556 00:33:22,010 --> 00:33:24,330 Speaker 3: es el tema económico. Es cómo le voy a dar 557 00:33:24,370 --> 00:33:27,650 Speaker 3: de comer a mi familia, cuánto cuesta la escuela de 558 00:33:27,690 --> 00:33:31,950 Speaker 3: mi niño, cómo está el desempleo. Y eso siempre ha 559 00:33:31,990 --> 00:33:35,550 Speaker 3: sido así. Y sí creo que lo que Trump prometió, 560 00:33:35,750 --> 00:33:40,310 Speaker 3: más que nada, lo que él capitalizó, fue esa ansiedad 561 00:33:40,390 --> 00:33:45,010 Speaker 3: también económica que la gente sentía en el 2024, con 562 00:33:45,630 --> 00:33:49,410 Speaker 3: estos números de inflación que obviamente afectaron muchísimo a Joe Biden. 563 00:33:50,210 --> 00:33:53,180 Speaker 3: Pero creo que hay otra cosa también. La percepción que 564 00:33:53,700 --> 00:33:56,270 Speaker 3: tiene la gente de Donald Trump está cambiando. Y eso 565 00:33:56,350 --> 00:33:59,320 Speaker 3: sí creo que también le está ayudando a los demócratas. 566 00:33:59,380 --> 00:34:02,260 Speaker 3: Es decir, yo me acuerdo de tener conversaciones con votantes 567 00:34:02,520 --> 00:34:04,900 Speaker 3: que cuando yo les preguntaba, entonces,¿ por qué te cae 568 00:34:05,200 --> 00:34:06,360 Speaker 3: bien Donald Trump? O sea,¿ qué es lo que te 569 00:34:06,400 --> 00:34:09,259 Speaker 3: gusta de Donald Trump? No te podían nombrar nada que 570 00:34:09,380 --> 00:34:12,030 Speaker 3: él haya hecho directamente, no te pueden decir, bueno, porque 571 00:34:12,050 --> 00:34:14,830 Speaker 3: él ha mejorado mi vida, pero sí me decían... Es 572 00:34:14,870 --> 00:34:17,650 Speaker 3: que él es uno de los nuestros. Él es como yo. 573 00:34:17,670 --> 00:34:19,810 Speaker 3: O sea, Donald Trump es un tío de calle, me 574 00:34:19,830 --> 00:34:23,330 Speaker 3: decían en Miami. He's from the streets, he's one of us. 575 00:34:23,910 --> 00:34:26,469 Speaker 3: Lo escuché en Miami, lo escuché en el Bronx. O sea, 576 00:34:26,489 --> 00:34:29,330 Speaker 3: había esta percepción, no me preguntes por qué, pero había 577 00:34:29,350 --> 00:34:31,989 Speaker 3: una percepción de que Donald Trump era un tío de 578 00:34:32,050 --> 00:34:35,469 Speaker 3: la calle, ¿no? He's just one of the guys. Y 579 00:34:35,489 --> 00:34:39,430 Speaker 3: eso ha cambiado. Esa imagen de Trump ya ha cambiado. Entonces, 580 00:34:39,469 --> 00:34:42,799 Speaker 3: la idea de que Donald Trump es un millonario que 581 00:34:42,940 --> 00:34:47,239 Speaker 3: ha ganado más de 2.000 millones de dólares en los 582 00:34:47,300 --> 00:34:50,460 Speaker 3: primeros 11 meses de su vuelta a la Casa Blanca, 583 00:34:50,680 --> 00:34:56,790 Speaker 3: mientras el resto del país está sufriendo... Esa percepción, esa imagen, 584 00:34:56,850 --> 00:34:56,910 Speaker 3: yo 585 00:34:56,930 --> 00:34:58,390 Speaker 1: creo que sí está penetrando en la 586 00:34:58,450 --> 00:34:59,880 Speaker 3: consciencia. Yo creo que sí 587 00:35:00,239 --> 00:35:04,160 Speaker 1: Sí, porque aparte, digamos, hay un punto que creo que 588 00:35:04,219 --> 00:35:08,660 Speaker 1: demuestra claramente también la diferencia enorme que hay entre Donald 589 00:35:08,680 --> 00:35:11,620 Speaker 1: Trump y la gente de la calle, que es este 590 00:35:11,640 --> 00:35:14,060 Speaker 1: que está ganando también atención en todo el mundo. Y 591 00:35:14,140 --> 00:35:16,560 Speaker 1: tiene que ver con el avance de la inteligencia artificial 592 00:35:17,400 --> 00:35:20,490 Speaker 1: y los recursos que necesita la tecnología para operar. Porque 593 00:35:20,530 --> 00:35:24,089 Speaker 1: acá entran obviamente los famosos data centers. que han sido 594 00:35:24,110 --> 00:35:27,560 Speaker 1: controversiales en las comunidades en las que se ubican. Existen 595 00:35:28,320 --> 00:35:30,560 Speaker 1: unos 3.000 data centers por ahora en Estados Unidos y 596 00:35:30,660 --> 00:35:34,160 Speaker 1: hay planes para construir muchos más en comunidades rurales dentro 597 00:35:34,660 --> 00:35:39,520 Speaker 1: del país. Muchos candidatos, tanto republicanos como demócratas, tienen que 598 00:35:39,840 --> 00:35:44,279 Speaker 1: vincularse y confrontar, digamos, la construcción de estos centros. Y 599 00:35:44,320 --> 00:35:47,440 Speaker 1: es evidente que para el voto local esto es un 600 00:35:47,480 --> 00:35:51,090 Speaker 1: asunto importante, pero me pregunto si a nivel nacional... también 601 00:35:51,150 --> 00:35:53,500 Speaker 1: está movilizando a los votantes.¿ Ves que este tema puede 602 00:35:53,560 --> 00:35:56,399 Speaker 1: tener un peso en las elecciones? O tal vez para 603 00:35:56,420 --> 00:35:57,460 Speaker 1: el 2028. Yo 604 00:35:58,400 --> 00:36:00,260 Speaker 3: creo que a lo mejor para el 2028. Yo creo 605 00:36:00,280 --> 00:36:02,400 Speaker 3: que ahora como que todo el mundo está un poco... 606 00:36:02,800 --> 00:36:04,770 Speaker 3: A todo el mundo le interesa el tema y a 607 00:36:04,830 --> 00:36:06,710 Speaker 3: todo el mundo le da miedo el tema en teoría. 608 00:36:07,330 --> 00:36:10,469 Speaker 3: Lo que las encuestas también enseñan es que no es 609 00:36:10,550 --> 00:36:13,210 Speaker 3: un tema principal. Pero a la vez yo creo que 610 00:36:13,250 --> 00:36:16,350 Speaker 3: lo que sí es interesante es que hay una percepción 611 00:36:16,370 --> 00:36:20,589 Speaker 3: de que, lo voy a decir así, de que estamos jodidos, ¿no? 612 00:36:20,670 --> 00:36:24,910 Speaker 3: O sea, de que de aquí a 20 años puede 613 00:36:24,989 --> 00:36:28,610 Speaker 3: ser o no que vayamos a existir. Tal vez es 614 00:36:28,690 --> 00:36:32,140 Speaker 3: una cosa muy dramática, una idea de que la inteligencia 615 00:36:32,180 --> 00:36:37,089 Speaker 3: artificial es una batalla que no podemos ganar, ¿no? Pero 616 00:36:37,110 --> 00:36:40,069 Speaker 3: lo interesante de estos data centers que mencionas es que 617 00:36:40,090 --> 00:36:44,020 Speaker 3: es lo único tangible que tiene el votante. Que es 618 00:36:44,060 --> 00:36:46,380 Speaker 3: lo único que el votante se está dando cuenta que 619 00:36:46,719 --> 00:36:48,840 Speaker 3: eso sí es una batalla que puede ganar. O sea, 620 00:36:48,860 --> 00:36:51,820 Speaker 3: que a lo mejor no entiende muy bien cómo controlar 621 00:36:51,840 --> 00:36:54,710 Speaker 3: el mundo, la tecnología ni Silicon Valley, pero cuando es 622 00:36:54,730 --> 00:36:58,370 Speaker 3: algo físico y tangible, ahí sí pueden hacer algo. Entonces 623 00:36:58,410 --> 00:37:00,350 Speaker 3: yo creo que esa es la dinámica que veo. Y 624 00:37:00,630 --> 00:37:04,610 Speaker 1: te lo preguntaba también porque siento, tal vez no en 625 00:37:04,640 --> 00:37:07,839 Speaker 1: todos los sectores, pero que la imagen de Donald Trump 626 00:37:07,860 --> 00:37:12,180 Speaker 1: apoyando de manera indiscriminada el avance de la IA y 627 00:37:12,200 --> 00:37:13,550 Speaker 1: a estos millonarios que... Sí, sin regulaciones 628 00:37:14,380 --> 00:37:17,380 Speaker 1: Claro, que publicitan, de hecho, sus productos, porque publicitan sus 629 00:37:17,400 --> 00:37:20,029 Speaker 1: productos diciendo la IA les va a quitar el trabajo 630 00:37:20,050 --> 00:37:23,709 Speaker 1: a todos en un año, digamos, ¿no? Sí. Porque están 631 00:37:23,750 --> 00:37:28,790 Speaker 1: hablándole a sus inversores, no están hablándole a sus consumidores, ¿no? 632 00:37:29,230 --> 00:37:31,370 Speaker 1: Y entonces, si Donald Trump dice no, no, no, vamos 633 00:37:31,390 --> 00:37:34,670 Speaker 1: adelante con eso, yo he sentido también un poco que 634 00:37:34,770 --> 00:37:37,930 Speaker 1: es como, ah, Este tipo no es uno de los 635 00:37:38,190 --> 00:37:38,290 Speaker 1: nuestros 636 00:37:38,430 --> 00:37:42,020 Speaker 3: Totalmente, totalmente. Y de hecho, lo interesante es cuando, por ejemplo, 637 00:37:42,680 --> 00:37:45,819 Speaker 3: piensas en un Steve Bannon, un Steve Bannon que es 638 00:37:45,840 --> 00:37:48,620 Speaker 3: uno de los aliados principales de Donald Trump. Una de 639 00:37:48,660 --> 00:37:50,900 Speaker 3: las cosas que él tiene en común con un Bernie 640 00:37:50,960 --> 00:37:55,710 Speaker 3: Sanders es que los dos tienen el mismo enemigo en común, 641 00:37:56,370 --> 00:38:00,069 Speaker 3: que son los, como ellos llaman, los techno bros, los 642 00:38:00,090 --> 00:38:02,760 Speaker 3: tech bros. Una última pausa y volvemos 643 00:38:15,890 --> 00:38:19,550 Speaker 1: estamos de vuelta en el hilo. Si el Partido Demócrata 644 00:38:20,050 --> 00:38:24,260 Speaker 1: alcanza la mayoría en las dos cámaras, como anticipan muchas encuestas, 645 00:38:24,280 --> 00:38:29,799 Speaker 1: y suponiendo un escenario normal de recambio, la pregunta es 646 00:38:29,880 --> 00:38:34,600 Speaker 1: cuánto realmente puede equilibrar el ejercicio de poder que la 647 00:38:34,640 --> 00:38:37,660 Speaker 1: oposición tenga mayoría en el Congreso y en el Senado. 648 00:38:38,219 --> 00:38:42,350 Speaker 1: Justo por esto que hablábamos antes. El Presidente ha buscado 649 00:38:42,430 --> 00:38:45,739 Speaker 1: formas de desarticular o directamente ha pasado por encima de 650 00:38:45,780 --> 00:38:49,180 Speaker 1: los mecanismos de control, ha manipulado a la justicia y 651 00:38:50,360 --> 00:38:53,380 Speaker 1: tampoco es que hemos visto una oposición muy activa en 652 00:38:53,400 --> 00:38:56,600 Speaker 1: el poder legislativo.¿ Qué sería distinto en este caso?¿ Qué 653 00:38:56,680 --> 00:39:00,370 Speaker 1: crees que podría ser distinto?¿ Qué podrían hacer realmente los 654 00:39:00,430 --> 00:39:01,250 Speaker 1: demócratas y ganas? 655 00:39:01,989 --> 00:39:06,590 Speaker 3: Bueno, más que nada intentar restringir un poco el poder, 656 00:39:07,410 --> 00:39:11,580 Speaker 3: paralizar algunas de estas legislaciones, por ejemplo... si es que 657 00:39:11,640 --> 00:39:15,990 Speaker 3: ganan los demócratas el Congreso, no se podría haber pasado 658 00:39:16,050 --> 00:39:18,150 Speaker 3: el tipo de legislación que se vio a favor de 659 00:39:18,210 --> 00:39:22,290 Speaker 3: los aranceles o a favor del Departamento de Homeland Security. 660 00:39:22,370 --> 00:39:27,190 Speaker 3: O sea que sería un Trump un poquito más limitado. 661 00:39:28,230 --> 00:39:30,580 Speaker 3: Pero creo que la oportunidad que le da más que 662 00:39:30,640 --> 00:39:34,460 Speaker 3: nada a los demócratas es una oportunidad de poder inspirar 663 00:39:34,680 --> 00:39:39,430 Speaker 3: por fin a al votante de por lo menos empezar 664 00:39:39,450 --> 00:39:42,100 Speaker 3: a proponer ideas que a lo mejor en ese momento 665 00:39:42,280 --> 00:39:46,520 Speaker 3: no tienen ningún tipo de alcance o ningún tipo de 666 00:39:46,640 --> 00:39:51,469 Speaker 3: posibilidad de avanzar pero creo que lo que necesitan desesperadamente 667 00:39:51,590 --> 00:39:54,630 Speaker 3: es inspirar a un partido y a una base que 668 00:39:55,230 --> 00:39:59,170 Speaker 3: está completamente desilusionada y yo creo que es lo que 669 00:39:59,210 --> 00:40:02,470 Speaker 3: vas a empezar a ver, ¿no? Candidatos nuevos, voces nuevas, 670 00:40:02,489 --> 00:40:06,460 Speaker 3: ideas nuevas. Claro. O sea, las conversaciones que están teniendo 671 00:40:06,500 --> 00:40:11,580 Speaker 3: los congresistas son mucho más avanzadas. O sea, están hablando 672 00:40:11,620 --> 00:40:15,140 Speaker 3: de cosas que hace tres años eran consideradas completamente radicales. 673 00:40:15,200 --> 00:40:17,440 Speaker 3: Entonces yo creo que ahí es donde está la conversación. 674 00:40:18,340 --> 00:40:21,839 Speaker 1: Una de esas conversaciones es¿ qué hacer con ICE? Hay 675 00:40:21,900 --> 00:40:24,680 Speaker 1: demócratas que ya están discutiendo la posibilidad de abolir la 676 00:40:24,719 --> 00:40:28,430 Speaker 1: agencia y reemplazarla y otros que quieren reconstruirla desde ceros. 677 00:40:29,239 --> 00:40:32,750 Speaker 1: También están volviendo ideas como Medicare para todos, un sistema 678 00:40:32,770 --> 00:40:36,790 Speaker 1: de salud público para los estadounidenses, o propuestas para subir 679 00:40:36,830 --> 00:40:39,509 Speaker 1: los impuestos a los más ricos y poner límites al 680 00:40:39,690 --> 00:40:42,810 Speaker 1: precio de los alquileres. No todos los demócratas están de 681 00:40:42,850 --> 00:40:46,510 Speaker 1: acuerdo con estas ideas, pero cada vez hay más candidatos 682 00:40:46,550 --> 00:40:51,479 Speaker 1: dispuestos a ponerlas sobre la mesa. Y recién te estaba 683 00:40:51,500 --> 00:40:55,780 Speaker 1: haciendo esta pregunta, Paola, diciendo en un escenario normal, pero 684 00:40:56,360 --> 00:41:00,070 Speaker 1: sabemos que este gobierno ha desplazado mucho la normalidad de 685 00:41:00,110 --> 00:41:03,730 Speaker 1: la política de Estados Unidos. Trump todavía no acepta haber 686 00:41:03,770 --> 00:41:07,529 Speaker 1: perdido las elecciones contra Biden en 2020, alentó el ataque 687 00:41:07,550 --> 00:41:10,430 Speaker 1: al Capitolio del 6 de enero, indultó a la mayoría 688 00:41:10,450 --> 00:41:13,650 Speaker 1: de sus participantes y desde hace meses viene sembrando sospechas 689 00:41:13,710 --> 00:41:17,549 Speaker 1: sobre este proceso electoral.¿ Tú crees que los resultados van 690 00:41:17,590 --> 00:41:21,969 Speaker 1: a ser aceptados si no les son favorables?¿ O habría 691 00:41:22,010 --> 00:41:24,210 Speaker 1: que dividir esta pregunta en dos, para que sea precisa? 692 00:41:25,410 --> 00:41:28,010 Speaker 1: Una parte es esta, si va a aceptar los resultados, 693 00:41:28,090 --> 00:41:31,770 Speaker 1: pero la más importante en términos objetivos es otra cuestión, 694 00:41:31,810 --> 00:41:35,009 Speaker 1: y es,¿ tú crees que las instituciones del país son 695 00:41:35,489 --> 00:41:40,820 Speaker 1: lo suficientemente sólidas todavía como para resistir un intento de 696 00:41:40,840 --> 00:41:44,280 Speaker 1: alterar los resultados en caso de que no les sean favorables, 697 00:41:44,300 --> 00:41:47,060 Speaker 1: o sientes que estamos ante un escenario desconocido? 698 00:41:48,790 --> 00:41:54,730 Speaker 3: Yo sigo teniendo confianza en las instituciones y eso que 699 00:41:54,770 --> 00:41:59,390 Speaker 3: soy una persona bastante cínica ya y pesimista en estas 700 00:41:59,469 --> 00:42:04,660 Speaker 3: alturas de mi vida, pero sí sigo teniendo algún tipo 701 00:42:04,680 --> 00:42:07,510 Speaker 3: de confianza. Porque lo vi, lo vi en un momento 702 00:42:07,590 --> 00:42:10,110 Speaker 3: durante la insurrección en el Capitolio. Vi la manera en 703 00:42:10,150 --> 00:42:14,130 Speaker 3: la cual esos días después, esas semanas después, tanto los 704 00:42:14,190 --> 00:42:17,549 Speaker 3: demócratas como los republicanos se unieron. Pero luego también vimos 705 00:42:17,650 --> 00:42:21,370 Speaker 3: todos lo fácil en lo que esa unión se deshace. 706 00:42:22,510 --> 00:42:24,370 Speaker 3: Así que a lo mejor mi respuesta es no lo 707 00:42:24,430 --> 00:42:24,719 Speaker 3: sé 708 00:42:25,510 --> 00:42:29,410 Speaker 3: Pero lo que sí sé es que Trump lleva ya 709 00:42:29,989 --> 00:42:35,469 Speaker 3: mucho tiempo... justificando que su victoria es inevitable. O sea, 710 00:42:35,610 --> 00:42:38,890 Speaker 3: que ellos no pueden perder. Y que si pierden es 711 00:42:38,930 --> 00:42:41,410 Speaker 3: debido a una cosa. Y eso es debido a que 712 00:42:41,469 --> 00:42:45,239 Speaker 3: los inmigrantes están votando de manera ilegal en las elecciones. 713 00:42:45,620 --> 00:42:48,300 Speaker 3: Y eso es una mentira que ellos llevan planteando y 714 00:42:48,360 --> 00:42:54,680 Speaker 3: planteando durante por lo menos el último año y durante 715 00:42:54,719 --> 00:42:57,109 Speaker 3: las últimas tres semanas no paran de hablar de eso. 716 00:42:57,530 --> 00:43:02,340 Speaker 3: O sea, la primera mentira, ¿no? Ellos ya empezaron a 717 00:43:02,400 --> 00:43:06,590 Speaker 3: convencer al electorado y lo hicieron de una manera que funcionó. 718 00:43:06,610 --> 00:43:09,570 Speaker 3: O sea, la mayoría de los republicanos hoy siguen pensando 719 00:43:09,630 --> 00:43:12,790 Speaker 3: que Donald Trump ganó esas elecciones del 2020 720 00:43:13,190 --> 00:43:16,310 Speaker 1: A esta idea de que Trump ganó las elecciones del 721 00:43:16,310 --> 00:43:18,790 Speaker 1: 2020 y que se las robaron con fraude se le 722 00:43:18,850 --> 00:43:22,580 Speaker 1: conoce como la Big Lie. Según una encuesta de Reuters 723 00:43:22,660 --> 00:43:25,680 Speaker 1: e Ipsos de abril de este año, más del 60% 724 00:43:25,680 --> 00:43:29,150 Speaker 1: de los republicanos todavía cree que Trump perdió esas elecciones 725 00:43:29,230 --> 00:43:31,330 Speaker 1: por fraude o por irregularidades. 726 00:43:32,070 --> 00:43:35,270 Speaker 3: Entonces estamos hablando de una mentira nueva y ahora la 727 00:43:35,310 --> 00:43:38,450 Speaker 3: nueva mentira es que el inmigrante está votando de manera ilegal, 728 00:43:38,880 --> 00:43:42,779 Speaker 3: que se está de alguna manera involucrando con las mentiras antiguas. 729 00:43:43,239 --> 00:43:45,819 Speaker 3: Entonces eso es a mí lo que me da miedo, 730 00:43:46,200 --> 00:43:48,540 Speaker 3: que ya ha creado una narrativa que le va a 731 00:43:48,560 --> 00:43:51,690 Speaker 3: ayudar a él. Que ya también han dicho que puede 732 00:43:51,770 --> 00:43:54,250 Speaker 3: ser una posibilidad que manden a los agentes de ICE 733 00:43:54,350 --> 00:43:57,690 Speaker 3: cuando les han preguntado si se puede saber con certeza 734 00:43:57,750 --> 00:43:59,830 Speaker 3: que no van a mandar a los agentes. Nunca nos 735 00:43:59,850 --> 00:44:00,750 Speaker 3: han dado una respuesta. O 736 00:44:01,550 --> 00:44:02,529 Speaker 1: sea, nunca han dicho que no. 737 00:44:03,030 --> 00:44:05,230 Speaker 3: Nunca nos han dicho que sí o que no. Y 738 00:44:05,250 --> 00:44:07,810 Speaker 3: a la vez, pensando en un estado como Texas, sabemos 739 00:44:07,950 --> 00:44:12,590 Speaker 3: que los republicanos, tanto en Texas como en la Florida, 740 00:44:12,630 --> 00:44:17,910 Speaker 3: por ejemplo, han estado trabajando maneras que pueden limitar el 741 00:44:17,950 --> 00:44:20,640 Speaker 3: voto del ciudadano, para que sea aún más difícil que 742 00:44:20,680 --> 00:44:23,739 Speaker 3: la gente salga a votar. Entonces, mira, sí creo que 743 00:44:23,780 --> 00:44:26,520 Speaker 3: van a ganar los demócratas porque las encuestas lo enseñan, 744 00:44:27,020 --> 00:44:29,899 Speaker 3: porque se ve el entusiasmo, más que nada porque Trump 745 00:44:29,920 --> 00:44:33,540 Speaker 3: se está hundiendo en las encuestas, su popularidad, pero a 746 00:44:33,600 --> 00:44:37,640 Speaker 3: la vez... Tal vez temo que no tengo respuesta, ¿sabes 747 00:44:38,120 --> 00:44:38,250 Speaker 1: Bueno 748 00:44:38,660 --> 00:44:38,719 Speaker 3: no 749 00:44:39,440 --> 00:44:43,859 Speaker 1: está bien. O sea, la respuesta está ante un escenario desconocido, 750 00:44:43,880 --> 00:44:48,100 Speaker 1: que era lo que... O sea, porque igual me sorprende 751 00:44:48,120 --> 00:44:51,500 Speaker 1: que lo primero que empezaste a decir era yo creo 752 00:44:51,520 --> 00:44:55,880 Speaker 1: que las instituciones todavía, ¿no? Porque yo pienso que con 753 00:44:55,920 --> 00:44:59,540 Speaker 1: tus raíces latinas, digamos, serías como más escéptica de eso. 754 00:44:59,560 --> 00:45:02,550 Speaker 1: Yo me acuerdo incluso hablando del ataque del 6 de 755 00:45:02,610 --> 00:45:05,190 Speaker 1: enero al Capitolio, ¿no? Cuando, de hecho, lo primero que 756 00:45:05,210 --> 00:45:07,610 Speaker 1: salió a decir Joe Biden fue nosotros no somos esto. 757 00:45:07,640 --> 00:45:10,640 Speaker 1: Y es como, no, señores, en América Latina sabemos que 758 00:45:10,719 --> 00:45:11,340 Speaker 1: también Estados 759 00:45:11,420 --> 00:45:12,500 Speaker 2: Unidos 760 00:45:12,540 --> 00:45:13,279 Speaker 1: es eso, ¿no? Es verdad 761 00:45:13,880 --> 00:45:16,899 Speaker 1: Entonces, como hay una idea de la excepcionalidad que uno dice, bueno, 762 00:45:17,000 --> 00:45:19,570 Speaker 1: tú crees que eres excepcional porque nunca te has tenido 763 00:45:19,610 --> 00:45:22,069 Speaker 1: que enfrentar a determinadas situaciones. 764 00:45:23,110 --> 00:45:26,710 Speaker 3: Es verdad. Vale, ahora cambio de opinión. Me has convencido, 765 00:45:26,730 --> 00:45:27,490 Speaker 3: me has convencido. 766 00:45:27,830 --> 00:45:33,160 Speaker 1: Prefiero que andes con esperanza por ahí, pero... Paola, muchísimas 767 00:45:33,219 --> 00:45:36,489 Speaker 1: gracias por hacerte un tiempo para conversar con nosotros de 768 00:45:36,530 --> 00:45:36,610 Speaker 1: esto 769 00:45:36,730 --> 00:45:40,410 Speaker 3: No, siempre, siempre. Lo aprecio mucho y nada, a ver 770 00:45:40,450 --> 00:45:44,089 Speaker 3: qué pasa. Lo bonito es que al final son más 771 00:45:44,170 --> 00:45:46,680 Speaker 3: preguntas que respuestas claras, que creo que al final eso 772 00:45:46,700 --> 00:45:48,759 Speaker 3: es un reflejo de dónde estamos como país. 773 00:45:49,680 --> 00:45:51,480 Speaker 1: Totalmente, totalmente. Gracias. 774 00:45:51,920 --> 00:45:52,100 Speaker 3: No, a ti. 775 00:45:58,150 --> 00:46:01,040 Speaker 7: Este episodio fue producido por mí, Daniela Cruzat, junto a 776 00:46:01,080 --> 00:46:04,340 Speaker 7: Laura Rojas Aponte, Miguel Santiago Colón y Lisa Cerda. Lo 777 00:46:04,360 --> 00:46:07,969 Speaker 7: editó Eliezer. Bruno Selsa hizo la verificación de datos. El 778 00:46:07,989 --> 00:46:10,830 Speaker 7: diseño de sonido y la música son de Elías González, 779 00:46:11,170 --> 00:46:14,490 Speaker 7: la edición audiovisual de Mauricio Salazar. El equipo de producción 780 00:46:14,530 --> 00:46:17,550 Speaker 7: de Lilo está formado también por Jesús Delgadillo, Samantha Proaño 781 00:46:17,570 --> 00:46:20,660 Speaker 7: y Franklin Villavicencio, con el arte y diseño de Diego Corzo. 782 00:46:20,960 --> 00:46:23,740 Speaker 7: El resto del equipo incluye a Natalia Ramírez, Paola Leán, 783 00:46:23,820 --> 00:46:27,800 Speaker 7: Camilo Jiménez Santofimio, Elsa Liliano Yoa, Silvia Viñas y Daniela Larcón. 784 00:46:28,219 --> 00:46:31,629 Speaker 7: Carolina Guerrero es la CEO de Radioambulante Estudios. Nuestro tema 785 00:46:31,670 --> 00:46:34,970 Speaker 7: musical lo compuso Pauchi Sasaki. El Hilo es un podcast 786 00:46:35,010 --> 00:46:38,890 Speaker 7: de Radioambulante Estudios. Si valoras el periodismo independiente y riguroso, 787 00:46:39,050 --> 00:46:41,870 Speaker 7: te pedimos que te unas a nuestras membresías. América Latina 788 00:46:41,910 --> 00:46:45,549 Speaker 7: es una región compleja y nuestro periodismo necesita doyentes como tú. 789 00:46:46,090 --> 00:46:50,219 Speaker 7: Visita elhilo.audio barra donar y ayúdanos con una donación. Y 790 00:46:50,260 --> 00:46:52,739 Speaker 7: si quieres profundizar sobre el episodio de hoy, suscríbete a 791 00:46:52,780 --> 00:46:57,000 Speaker 7: nuestro boletín de correo entrando a elhilo.audio barra boletín. Lo 792 00:46:57,040 --> 00:47:00,540 Speaker 7: enviamos cada viernes. También puedes seguirnos en nuestras redes sociales. 793 00:47:00,560 --> 00:47:04,279 Speaker 7: Estamos en Instagram, X, Blue Sky, Facebook y Threads. Nos 794 00:47:04,320 --> 00:47:07,780 Speaker 7: encuentras como arroba lilo podcast. 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