TED2007
Erin McKean: The joy of lexicography
إيرين مكيين: متعة المعجم
Filmed:
Readability: 3.3
1,271,097 views
هل القاموس الورقي المحبوب سينتهي قريبا ؟ في هذا الحديث الشيق المؤثر , الرائدة في صناعة المعاجم إيرين مكيين تبحث في طرق طباعة القاموس الكثيرة الجاهزة للتحول اليوم .
Erin McKean - Dictionary editor
As the co-founder of Reverb Technologies, the maker of the online dictionary Wordnik, Erin McKean is reshaping how we interact with language itself. Full bio
As the co-founder of Reverb Technologies, the maker of the online dictionary Wordnik, Erin McKean is reshaping how we interact with language itself. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
Now, have any of y'all ever looked up this word?
0
0
4000
الآن ، هل رأى أحد منكم هذه الكلمة ؟
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
4000
4000
أنتم تعرفون ، بالقاموس ؟ (ضحك) نعم , هذا ما اعتقدته .
00:33
How about this word?
2
8000
2000
وماذا عن هذه الكلمة ؟
00:35
Here, I'll show it to you.
3
10000
1000
هنا , سأريكم جميعها :
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
11000
3000
صناعة المعجم : هو عمل تجميع القواميس .
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
14000
3000
لاحظوا.. اننا دقيقين جدا . هذه الكلمة "يجمع"
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
17000
3000
القاموس ليس قطعة من الجرانيت ,
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
7
20000
3000
وليس قطعه من الصخور. إنما مكون من كثير من القطع الصغيرة .
00:48
It's little discrete --
8
23000
1000
هو منفصل إلى حد ما ...
00:49
that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
9
24000
4000
وتهجئتها دي-آي-اس-سي-آر-إي-تي-إي... قطع
00:53
And those bits are words.
10
28000
2000
وهذه المقاطع تكوّن كلمات .
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
11
30000
4000
وهذه إحدى فوائد أن تكون معجمي
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
12
34000
3000
فإلى جانب المجئ إلي تيد-- فأنت تتوصل إلى متعة الكلمات ,
01:02
like lexicographical.
13
37000
3000
مثل معجمي .
01:05
Lexicographical has this great pattern:
14
40000
2000
فالمعجم له هذا النمط العظيم --
01:07
it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
15
42000
2000
ويسمى بالتفعيلة الشعرية المضاعفة. وبتسميته بهذا المسمى ,
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
16
44000
3000
أنا قد أرسلت المزعجيين طوال الطريق للإشارة الحمراء .
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
17
47000
4000
لكن " المعجمي " نفس الاسلوب " مجموعة متداخلة من المعاني "
01:16
Right? It's a fun word to say,
18
51000
2000
صحيح ؟ إنها متعة الكلمة ,
01:18
and I get to say it a lot.
19
53000
3000
ولابد من أن أقولها مرات عديدة .
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
20
56000
3000
آلان , أحد عدم مزايا كونك باحث معاجمي
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
21
59000
5000
هو أن الناس عادة ليس لهم الدفء المعهود , عدم الوضوح , أو الصورة المريحة للقاموس .
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
22
64000
3000
صحيح ؟ ليس من أحد يحضن قواميسهم .
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
23
67000
7000
لكن قكرة الناس عادة عن القاموس , إنهم عادة يفكرون مثل .
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
24
74000
3000
لإعطائكم فكرة , ليس هناك صوت واضح لصانع المعجم .
01:42
But people think that my job is to let the good words
25
77000
2000
لكن الناس تعتقد أن وظيفتي هي أن تجعل الكلمات الجيدة
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
26
79000
3000
تحل محل الكلمات الصعبة في داخل القاموس ,
01:47
and keep the bad words out.
27
82000
2000
و تجعل الكلمات السيئة خارجا .
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
28
84000
3000
لكن الشيئ هو , أنا لا أريد أن أكون مثل شرطي المرور
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
29
87000
4000
لسبب , ألا وهو أنا أستعمل زي موحد .
01:56
And for another, deciding what words are good
30
91000
4000
ولسبب أخر -- إقرار أية كلمات جيدة
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
31
95000
2000
وأيها ليس كلمات جيدة حقيقة ايس سهلا على الإطلاق .
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
32
97000
4000
وليس ممتعا . و عندما تكون هناك أجزاء من وظيفتك ليست سهلة أو ممتعة ,
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
33
101000
3000
فإنك تبحث عن عذر لعدم أكمالها .
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
34
104000
5000
لذلك إذا كانت لدي فرصة لإختيار نوع المهنه التي أودها
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
35
109000
6000
لكي أصف عملي , فأ فضل أن أكون صياد سمك .
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
36
115000
3000
أريد أن ألقي شبكتي الكبيرة في محيط اللغة الإنجليزية الأزرق
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
37
118000
4000
و أري أية مخلوقات رائعة أستطيع أن أسحب من القاع .
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
38
122000
5000
لكن لماذا الناس تريدني أن أتحكم في المرور , عندما أفضل أن أذهب للصيد ؟
02:32
Well, I blame the Queen.
39
127000
2000
حسنا , أنا ألوم الملكة .
02:34
Why do I blame the Queen?
40
129000
2000
لماذا ألوم الملكة ؟
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
131000
2000
حسنا , أول شيئ , ألوم الملكة لأنه شيئ ممتع .
02:38
But secondly, I blame the Queen because
42
133000
3000
لكن ثانيا , ألوم الملكة بسبب
02:41
dictionaries have really not changed.
43
136000
2000
القواميس التي لم تتغير .
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
44
138000
2000
فكرتنا عن القاموس لم تتغير منذ حكمها .
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
45
140000
6000
الشيئ الوحيد الذي لم يسرالملكة فيكتوريا في القواميس الحديثة
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
46
146000
3000
في تضميننا لكلمة سيئة مثل كلمة ف , التي وردت
02:54
in American dictionaries since 1965.
47
149000
2000
في القواميس الأمريكية منذ 1965 .
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
48
151000
3000
كان هناك هذا الرجل , صحيح ؟ عهد الملكة فيكتوريا .
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
49
154000
2000
جيمس مورراي , أول محرر لقاموس أوكسفورد الإنجليزي .
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
50
156000
3000
أنا لا أملك هذه القبعة . أتمني كنت أملكها .
03:04
So he's really responsible for a lot of
51
159000
4000
فهو حقيقة مسئول عن كثير مما
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
52
163000
2000
نعتبره حديثا في قواميسنا اليوم .
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
53
165000
3000
عندما يكون رجل في هذه الهيئه -- بتلك القبعة --
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
54
168000
7000
يمثل وجه العصر الحديث , فهناك مشكلة .
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
55
175000
2000
و هكذا , جيمس مورراي يمكن أن يحصل على وظيفة في أية قاموس اليوم .
03:22
There'd be virtually no learning curve.
56
177000
3000
في الغالب لن يكون هناك أية تقييم له في تعلمه .
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
57
180000
2000
و بالطبع , قليل منا سيقول : كمبيوترات !
03:27
Computers! What about computers?
58
182000
2000
كمبيوترات ! ماذا عن الكمبيوترات ؟
03:29
The thing about computers is, I love computers.
59
184000
2000
الشيئ عن الكمبيوترات هو -- أنني أحب الكمبيوترات .
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
186000
2000
أقصد , أنني مغرمة , أحب الكمبيوترات .
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
188000
4000
من الممكن أن أعتصم مضربة عن الطعام قبل أن أتركهم يأخذوا مني خاصية البحث عن كتاب في جوجول .
03:37
But computers don't do much else other than
62
192000
2000
لكن الكمبيوترات لا تفعل أكثر من أنها
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
63
194000
4000
تسرع بخطوات تجميع القواميس .
03:43
They don't change the end result.
64
198000
4000
إنها لا تغيرالنتيجة النهائية .
03:47
Because what a dictionary is,
65
202000
3000
لأن ما هية القاموس ,
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
205000
3000
إنه تصميم فيكتوري إتحد مع قليل من قوة الدفع الحديثة .
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
67
208000
6000
شيئ مثل الخيال العلمي . الذي نحن بصدده هو شيئ مثل دراجة كهربية .
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
68
214000
3000
أتعرفون , إنه تصميم فيكتوري بمحرك داخله . هذا كل الأمر !
04:02
The design has not changed.
69
217000
3000
التصميم لم يتغير .
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
220000
2000
و نعم , ماذا عن القواميس على الإنترنت , صحيح ؟
04:07
Online dictionaries must be different.
71
222000
3000
قواميس الإنترنت لابد من أنها مختلفة .
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
72
225000
2000
هذا قاموس أوكسفورد على الإنترنت , واحد من أحسن القواميس على الإنترنت .
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
227000
1000
هذه هي كلمتي المفضلة , بالمناسبة .
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
228000
5000
القنفد : ينحدر من عائلة القنافد ; من أصل العائلة ذاتها .
04:18
Very useful word. So, look at that.
75
233000
6000
كلمة مفيدة جدا . أنظر إليها .
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
76
239000
2000
القواميس على الإنترنت الأن كأوراق نتصفحها على الشاشة .
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
241000
5000
هذا مباشر . أنظر كم عدد المواضيع التعلقة بالموضوع الرئيسي : إثنين !
04:31
Right? Those little buttons,
78
246000
2000
صحيح ؟ هذين الزرين --
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
248000
3000
لقد توسعت بشرحهم فقط الي يوم أخذت الرسم البياني .
04:36
So there's not very much going on here.
80
251000
2000
لذلك ليس هناك الكثير يحدث هنا .
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
253000
2000
ليس هناك الكثير لنبحث عنه .
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
82
255000
3000
و في الحقيقة , قواميس الإنترنت تبدل
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
258000
3000
في الغالب كل مشاكل الطباعة , ماعدا قابلية البحث .
04:46
And when you improve searchability,
84
261000
2000
وعندما تحسن القابلية للبحث ،
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
263000
3000
في الحقيقة أنت تأخذ ميزة الطباعة بعيدا , ألا وهي الصدفة .
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
266000
3000
الصدفة هي عندما تجد أشياء لم تكن تبحث عنها
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
269000
3000
لأن إيجاد ما تبحث عنه غاية في الصعوبة .
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
272000
9000
لذلك -- (ضحك) -- الأن ، عندما تفكر بها ,
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
281000
3000
الذي نحن بصدده هو مشكلة قطعة اللحم .
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
284000
2000
هل كلكم تعرفون ما هي مشكلة قطعة اللحم ؟
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
286000
2000
صنع المرأة لعشاء الأسرة الكبيرة بلحم الخنزير .
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
288000
2000
فإنها تقطع مؤخرة قطعة اللحم وترميها بعيدا ,
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
290000
1000
وتنظر إلي هذه القطعة من اللحم مفكرة ,
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
291000
2000
" هذه قطعة جيدة من اللحم . لماذا سوف أتخلص منها ؟"
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
293000
2000
وتفكر , " أمي دائما كانت تفعل هذا ."
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
295000
1000
وفي الحال تتصل بوالدتها , و تقول ,
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
296000
2000
" مام , لماذا تقطعين مؤخرة قطعة اللحم عندما تصنعينها ؟ "
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
298000
3000
و تجيب , " أنا لا أعرف , أمي أعتادت دائما أن تفعل ذلك ! "
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
301000
2000
لذلك إتصلوا بالجدة , و سألوها ,
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
303000
4000
" إن الحلة التي كنت أستعملها كانت صغيرة " (ضحك)
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
307000
4000
لذلك ليس هناك كلمات جيدة وكلمات سيئة --
05:36
We have a pan that's too small!
102
311000
3000
لدينا حلة صغيرة جدا !
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
314000
2000
أتعرفون , إن مؤخرة اللحم لذيذة الطعم ! ما من سبب يجعلنا أن نتخلص منها .
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
316000
3000
الكلمات السيئة -- أترون , إنها عندما يعتقد الناس إنها كذلك
05:44
and they don't find a place on the map,
105
319000
2000
ولا يجدوا لها مكان على الخريطة ,
05:46
they think, "This map sucks!"
106
321000
2000
إنهم يعتقدون , " أن الخريطة غير جيدة ! "
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
323000
2000
عندما يجدون ملهي ليلي أو ناد وهو ليس مدرج كتاب المعلومات ,
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
325000
3000
فإنهم , ينبهرون , لابد أن هذا المكان ممتع ! إنه ليس في كتاب المعلومات . "
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
328000
3000
عندما لا يجدون كلمة في القاموس , فإنهم يعتقدون ,
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
331000
5000
" لابد وأنها كلمة سيئة . " لماذا ؟ الأرجح إنه قاموس سيء .
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
336000
5000
لماذا تلومون قطعة اللحم على كونها كبيرة على الحلة ؟
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
341000
3000
ألا تستطيعون إستعمال قطعة لحم أصغر .
06:09
The English language is as big as it is.
113
344000
3000
اللغة الإنجليزية كبيرة كما هي .
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
347000
2000
إذا صادفتكم مشكلة مع اللحم ,
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
349000
2000
وأنتم تفكرون في المشكلة بنفس الطريقة ,
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
351000
5000
فإن النتائج تقودك للبحث المستمر بلا توقف ومحاولة وصفها لأنها ليست كما توقعت :
06:21
paper is the enemy of words.
117
356000
3000
إن الورق هو عدو الكلمات .
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
359000
4000
كيف يمكن هذا ؟ أقصد , أنا أحب الكتب . أحب الكتب حقا .
06:28
Some of my best friends are books.
119
363000
2000
بعض من أصدقائي المقربين هم الكتب .
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
365000
5000
لكن الكتاب ليس أفضل شكل للقاموس .
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
370000
2000
الأن فإنهم سيفكرون " آوه , يا ولد .
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
372000
3000
الناس سيأخذون قاموسي الجميل بعيدا , قاموسي الورقي ؟ "
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
375000
2000
لا . سوف تكون هناك دائما قواميس ورقية .
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
377000
4000
عندما كنا نملك سيارات -- عندما أصبحت السيارات مطلب ضروري للتنقل ,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
381000
3000
لم نجمع كل الخيول ونطلق عليها النار .
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
384000
2000
أتعرفون , مازال وسوف يكون هناك قواميس ورقية ,
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
386000
3000
لكنها لن تكون قاموس مهم .
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
389000
3000
شكل كتاب القاموس لن يكون الشكل الوحيد
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
392000
2000
للقواميس القادمة . ولن تكون
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
394000
4000
المثال الوحيد لأشكال القواميس القادمة .
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
398000
4000
لذا فكر بهذه الطريقة : إذا كنت تحت قيد مصطنع ,
07:07
artificial constraints lead to
132
402000
4000
المواقف التي تحد القدرات تقود إلي
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
406000
4000
تمييزات تعسفيه , وعالم الرؤية الغير واضحة .
07:15
What if biologists could only study animals
134
410000
3000
ماذا لو أن علماء الأحياء إستطاعوا أن يدرسوا فقط الحيوانات
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
413000
2000
التي تجعل الناس تقول , " أوو" صحيح ؟
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
415000
2000
ماذا لو جعلنا مقاييسنا للجمال عن الحيوانات ,
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
417000
5000
وأن العناصر التي إعتقدنا أنها جميلة فقط هي التي يمكن درساتها ؟
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
422000
4000
نحن نعرف كثيرا عن الحيوانات القديمة ذات الخواص مشهورة ,
07:31
and not very much about much else.
139
426000
2000
وليس كثيرا عن غيرها الكثير .
07:33
And I think this is a problem.
140
428000
2000
وأعتقد أن هذه مشكلة .
07:35
I think we should study all the words,
141
430000
2000
أعتقد إننا لابد من أن ندرس كل الكلمات ,
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
432000
5000
لأننا عندما نفكر في الكلمات , يمكن أن تخرج تعبير جميل
07:42
from very humble parts.
143
437000
4000
من أجزاء متواضعة جدا .
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
441000
4000
صناعة المعاجم حقيقة هي عن مادة علمية .
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
445000
3000
إننا ندرس قابلية إحتمال المواد
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
448000
3000
التي تستخدمها لبناء هيكل تعبيرك :
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
451000
7000
في محادثاتكم وكتاباتكم . وعندها غالبا يقول لي الناس ,
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
458000
5000
" حسنا , -- كيف لي أن أعرف أن هذه الكلمة حقيقية ؟ "
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
463000
7000
إنهم يعتقدون , " حسناً , لو إننا نفكرفي الكلمات كأدوات
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
470000
2000
نستخدمها في بناء التعبيرات المختلفة لأفكارنا ,
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
472000
3000
كيف تستطيع أن تقول أن المفكات أفضل من المطارق ؟
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
475000
3000
كيف يمكنك القول أن المطرقة الكبيرة أفضل من المطرقة ذات الكرة ؟
08:23
They're just the right tools for the job.
153
478000
3000
" إنهم الأدوات اللازمة لمهمة معينة . "
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
481000
3000
والناس يقولون لي , " كيف لي أن أعرف حقيقة كلمة ما ؟ "
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
484000
3000
أتعرفون , أي شخص يقرأ كتب أطفال
08:32
knows that love makes things real.
156
487000
4000
يعرف أن الحب يجعل الأشياء حقيقية .
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
491000
5000
لو إنك تحب كلمة , إستعملها . هذا يجعلها حقيقية .
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
496000
3000
كونها في القاموس يجعلها ذات ميزة مصطنعة .
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
499000
3000
لا شيئ يجعل الكلمة حقيقية أكثر من غيرها أي شيء أخر .
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
502000
4000
لو إنك تحب كلمة , إنها تصبح حقيقية .
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
506000
3000
لو أننا غير قلقين على توجيه المرور ,
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
509000
5000
لو أننا تعدينا حدود الورق , بقلق أقل
08:59
about control and more about description,
163
514000
4000
على السيطرة و عن الوصف ,
09:03
then we can think of the English language
164
518000
2000
عندئذ سنستطيع أن نفكر في اللغة الإنجليزية
09:05
as being this beautiful mobile.
165
520000
3000
للإستمتاع بجمال التحرك في إستعمالها .
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
523000
2000
و في آي وقت أي تغييرمن التغييرات الصغيرة ,
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
525000
3000
يطرأ -- أية وقت تستعمل كلمة ,
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
528000
2000
فإنك تستخدمها في سياق جديد , وتعطيها دلالة جديدة ,
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
530000
3000
أنت تفعلها -- فأنت الذي تصنع حركة التغيير .
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
533000
4000
إنك لم تفصلها ; إنها في وضع جديد ,
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
537000
3000
وذلك الوضع الجديد ممكن أن جميلا .
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
540000
4000
الأن , إذا لم تكون ضابط مرور بعد --
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
544000
2000
المشكلة في كونك ضابط مرور
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
546000
3000
من الممكن أن يكون هناك الكثير من ضباط المرور في تقاطع واحد ,
09:34
or the cars get confused. Right?
175
549000
3000
أو أن السيارات ترتبك . صحيح ؟
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
552000
3000
لكن إذا كان هدفك أن تتوقف عن السيطرة على حركة المرور ,
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
555000
4000
لكن من الممكن أن ترصد عدد السيارات التي تمر , إذا فزيادة عدد العيون التي تري أفضل .
09:44
You can ask for help!
178
559000
2000
تستطيع أن تسأل المساعدة !
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
561000
4000
إذا سألت المساعدة , تستطيع أن تنجز أكثر . ونحن حقيقة في إحتياج للمساعدة .
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
565000
3000
مكتبة الكونجرس : 17 مليون كتاب .
09:53
of which half are in English.
181
568000
3000
التي نصفها بالإنجليزية .
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
571000
4000
لو كتاب واحد من كل عشرة من تلك الكتب
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
575000
2000
به كلمة غير موجودة في القاموس ,
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
577000
3000
ذلك من الممكن أن يعادل أكثر من قاموسين بكامل تفسيراتهم .
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
580000
3000
وقد وجدت كلمة ( غير مفهرسة ) --
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
583000
2000
كلمة مثل " غير مفهرسة ", كمثال --
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
585000
5000
في كل كتاب أقرأه تقريبا . ماذا عن الجرائد ؟
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
590000
5000
أرشيف الجرائد يرجع إلي 1759 .
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
595000
5000
58.1 مليون صفحة جرائد . فلو أن صفحة واحدة من كل مائة
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
600000
3000
من تلك الصفحات بها كلمة واحدة غير مفهرسة بها ,
10:28
it would be an entire other OED.
191
603000
3000
هذا يعادل قاموس أكسفورد آخر بالكامل .
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
606000
5000
ذلك يعني 500,000 كلمة أكثر . هذا يعتبر -- كثير جدا .
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
611000
3000
و أنا هنا لست أتكلم عن المجلات , لست أتكلم عن المدونات --
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
614000
2000
و وجدت كثير من الكلمات في بوينج بوينج في طبعة أسبوعية
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
616000
2000
أكثر من مجلات النيوزيك أو تايم .
10:43
There's a lot going on there.
196
618000
2000
هناك الكثير يجري هناك .
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
620000
2000
ولست أتكلم عن الكلمات التي لها معاني متعددة ,
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
622000
3000
الذي هو عادة جشعة لبعض الكلمات أن تأخذ
10:50
more than one meaning for themselves.
199
625000
5000
أكثر من معني لأانفسهم .
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
630000
4000
إذا فكرت في كلمة " set " -- فهي مجموعة ممكن أن تكون فتحة في الحائط يستعملها حيوان صغير ,
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
634000
3000
ومن الممكن أن تكون أحد الزخارف في ملابس الملكة إليزابيث --
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
637000
2000
وهناك عدد من التعاريف في قاموس أكسفورد للإنجليزية .
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
639000
3000
قاموس أكسفورد للإنجليزية به 33 تعريف مختلف لهذه الكلمة .
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
642000
3000
كلمة صغيرة جدا , لها 33 تعريف مختلف .
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
645000
5000
وأحدهم هو المسمي "القابلية التقنية المتنوعة. "
11:15
Do you know what that says to me?
206
650000
1000
هل تعرفون ماذا يعني لي هذا ؟
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
651000
5000
ذلك يعني لي إنه مساء الجمعة وشخص ما كان يريد أن يذهب إلي النادي السفلي .
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
656000
2000
هذا هو صانع المعاجم ,
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
658000
2000
القول , " القابلية التقنية المتنوعة. "
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
660000
4000
ذلك إننا نملك هذا العدد الكبير , ونحن فعلا نحتاج مساعده !
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
664000
3000
والشيء هو , نستطيع أن نطلب المساعدة --
11:32
asking for help's not that hard.
212
667000
1000
طلب المساعدة ليس الشيء الصعب .
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
668000
3000
أقصد , صناعة المعاجم ليست كعلم صناعة الصواريخ .
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
671000
3000
أترون , أعطيتكم للتو كثير من الكلمات وكثير من الأعداد ,
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
674000
2000
وهذا في ذاته أكثر من التفسير المرئي .
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
676000
3000
إذا فكرنا في القاموس كأنه خريطة للغة الإنجليزية ,
11:44
these bright spots are what we know about,
217
679000
2000
هذه النقاط المضيئة هي ما نعرفه عنها
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
681000
3000
والنقاط الغير مضيئة معناها إننا في الظلام .
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
684000
5000
إذا كانت هذه هي خريطة كل الكلمات في الإنجليزي الأمريكي , فنحن لا نعرف كثيرا عنه .
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
689000
3000
ولا نعرف حتي شكل اللغة .
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
692000
3000
إذا كان هذا القاموس -- إذا كانت هذه الخريطة تمثل الإنجليزي الأمريكي --
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
695000
3000
أنظروا , نحن لا نملك فكرة واضحة المعالم عن فلوريدا ,
12:03
but there's no California!
223
698000
3000
لكن ليس هناك كاليفورنيا !
12:06
We're missing California from American English.
224
701000
3000
نحن نفتقد كاليفورنيا من الإنجليزي الأمريكي .
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
704000
5000
نحن لا نعرف ما يكفي , ونحن لا نعرف حتي أن كاليفورنيا في عداد المفقودين .
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
709000
2000
لا يمكننا حتي أن نري أن هناك فجوة في الخريطة .
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
711000
3000
لذلك مرة أخري , صناعة المعاجم ليست كصناعة الصواريخ .
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
714000
3000
وحتي لو أنها كذلك , هذه الصناعة تعمل
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
717000
4000
بواسطة هواه مكرسين هذه الأيام . أتعرفون ذلك ؟
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
721000
4000
ليس من الصعوبة أن تجد بعض الكلمات !
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
725000
3000
لذلك , ما يكفي من العلماء في مجالات آخري
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
728000
3000
حقيقة يسألون مساعدة من الناس , وإنهم يتممون عمل جيد .
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
731000
2000
على سبيل المثال : علم مشاهدة الطيور , هناك هواة مشاهدة الطيور
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
733000
2000
يستطيعون تحميل معلومات عن ملاحظاتهم للطائر الذين يشاهدونه .
12:40
And then, ornithologists can go
235
735000
2000
وبعد ذلك عالم الطيور المتخصص يبدأ
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
737000
3000
ويساعد في مراقبة أعدادهم , هجراتهم , إلخ .
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
740000
3000
وهناك هذا الرجل مايك أوتيس . مايك أوتيس يعيش في المملكة المتحدة
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
743000
4000
إنه مدير شركة تعمل في مجال صقل المعادن .
12:52
He's found more than 140 comets.
239
747000
3000
فقد وجد أكثر من 140 مذنب فضائي .
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
750000
3000
وجد الكثير من النجوم , وقد سموها ذلك بعده .
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
753000
1000
إنه نوع من خوارج كوكب المريخ -- إنها رفعة .
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
754000
2000
أنا لا أعتقد أن أي صورة أخذت له هناك في القريب .
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
756000
4000
لكنه وجد 140 مذنب بدون تليسكوب .
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
760000
3000
وحصل على معلومات من القمر الصناعي الخاص بناسا ,
13:08
and that's how he found them.
245
763000
2000
وذلك كيف وجدهم .
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
765000
4000
لو أننا نجد نجوم بدون تليسكوب ,
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
769000
2000
أليس من المفترض أن نجد كلمات ؟
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
771000
2000
الآن , أنتم تعرفون إلي أين أذهب بهذا .
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
773000
3000
لأنني أنا ذاهبة للإنترنت , حيث كل الناس يذهبون .
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
776000
2000
وهي مكان رائع لتجميع كلمات ,
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
778000
1000
لأن الإنترنت مليئة بجامعي الكلمات .
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
779000
3000
وهذه حقيقة تكنولوجية بسيطة عن الإنترنت ,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
782000
3000
لكن الإنترنت في الحقيقة صممت من الكلمات والإشتياق العملي .
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
785000
5000
والكلمات والإشتياق للعمل هما في الحقيقة
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
790000
3000
أساس صناعة المعاجم . أليس ذلك عظيما ؟
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
793000
4000
لذلك هناك الكثير من أماكن أو صفحات للكلمات الجيدة على الإنترنت الآن ,
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
797000
2000
لكن المشكلة مع بعضهم هو أنهم ليسوا على مستوي علمي كاف .
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
799000
3000
إنهم يظهرون الكلمة , لكنهم لا يظهرون أي شرح لها :
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
802000
2000
من أين مصدرها ؟ من هو قائلها ؟
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
804000
2000
في أية جريدة كانت ؟ أو في أي كتاب ؟
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
806000
4000
لأن الكلمة هي بمثابة التحفة التاريخية .
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
810000
3000
إذا لم تكن تعرف مكان أو مصدر التحفة ,
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
813000
3000
إنه ليس علم -- لكنه شيئ جميل للنظر إليه .
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
816000
3000
لذلك كلمة بدون مصدر مثل وردة مقطوفة .
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
819000
4000
أتعرفون -- إنه من الجميل النظر إليها لفترة , لكنها تموت .
14:08
It dies too fast.
266
823000
1000
إنها تموت بسرعة .
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
824000
4000
لذلك طوال الوقت الذي كنت أتكلم خلاله ,
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
828000
2000
" القاموس , القاموس , القاموس , القاموس "
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
830000
3000
وليس " قاموس , " أو " قواميس . " وذلك بسبب --
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
833000
3000
ان , الناس تستعمل القاموس للإشارة لللغة ككل .
14:21
They use it synecdochically.
271
836000
3000
إنهم يستخدمون ( تعبير مجازي )
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
839000
3000
و أحد المشاكل هو معرفة كلمة مثل " التعبير المجازي "
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
842000
3000
هو إنك حقيقة تريد عذر لتقول ( تعبير مجازي ) .
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
845000
2000
هذا الحديث كله الذي تحدثته يعتبر عذر لكي يصل بي إلي الهدف
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
847000
2000
عندما أستطيع أن أقول تعبير مجازي لكم كلكم .
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
849000
3000
لذلك فأنا حقيقة آسفة . لكن عندما تستخدمون جزء من شيء آخر --
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
852000
2000
مثل القاموس فهو جزء من اللغة ,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
854000
5000
أو علم يرمز للولايات المتحدة , رمز للدولة --
14:44
then you're using it synecdochically.
279
859000
4000
عندها فأنت تستخدم هذا الرمز ليمثل شيء أكبر .
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
863000
4000
لكن الأمر هنا , نستطيع ان نجعل من القاموس اللغة كلها .
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
281
867000
4000
لو أننا إستخدمنا حلة كبيرة , عندها نستطيع أن نضع كل الكلمات بها .
14:56
We can put in all the meanings.
282
871000
4000
نستطيع أن نضع كل المعاني بها .
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
283
875000
4000
أليس كل واحد منا يريد معني أعمق لحياته ؟
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
284
879000
4000
ونستطيع أن نجعل من القاموس ليس فقط رمز اللغة --
15:08
we can make it be the whole language.
285
883000
3000
نستطيع أن نجعله هو اللغة كلها .
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
286
886000
2000
أرأيتم , الذي آمله حقيقة لإبني --
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
287
888000
3000
الذي يكمل سبعة سنوات هذا الشهر -- أريده فقط أن يتذكر
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
288
891000
5000
أن هذا هو الشكل التقليدي للمعاجم المستخدمة الذي أتت به .
15:21
This is what dictionaries used to look like.
289
896000
2000
هذه هي أشكال المعاجم في الماضي .
15:23
I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
290
898000
2000
أريده أن يفكر في هذا النوع من القاموس كأنه أداة تسجيل قديمة .
15:25
It's a format that died because it wasn't useful enough.
291
900000
4000
إنه نظام كان يستخدم قديما وإنتهي لأنه لم يكن مفيد بما يكفي .
15:29
It wasn't really what people needed.
292
904000
3000
لم تكن حقيقة ما إحتاجته الناس .
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
293
907000
3000
الشيء هو , لو إننا نستطيع أن نضع كل الكلمات معا .
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
294
910000
4000
الاختلافات الجوهرية بين الجيد و السيئ غير متاحة حاليا ,
15:39
we can really describe the language like scientists.
295
914000
3000
نستطيع فعليا أن نصف اللغة مثل العلماء .
15:42
We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
296
917000
2000
نترك الحكم على الجماليات للكتاب و المتحدثين .
15:44
If we can do that, then I can spend all my time fishing,
297
919000
4000
لو إستطعنا عمل ذلك , عندها أستطيع أن أقضي وقتي في الصيد
15:48
and I don't have to be a traffic cop anymore.
298
923000
5000
ولا أكون مضطرة لأكون ضابط مرور بعد ذلك .
15:53
Thank you very much for your kind attention.
299
928000
2000
أشكركم كثيرا لحسن إستماعكم وإنتباهكم .
ABOUT THE SPEAKER
Erin McKean - Dictionary editorAs the co-founder of Reverb Technologies, the maker of the online dictionary Wordnik, Erin McKean is reshaping how we interact with language itself.
Why you should listen
Erin McKean's job as a lexicographer involves living in a constant state of research. She searches high and low -- from books to blogs, newspapers to cocktail parties -- for new words, new meanings for old words, or signs that old words have fallen out of use. In June of this year, she involved us all in the search by launching Wordnik, an online dictionary that houses all the traditionally accepted words and definitions, but also asks users to contribute new words and new uses for old words. Wordnik pulls real-time examples of word usage from Twitter, image representations from Flickr along with many more non-traditional, and highly useful, features.
Before Wordnik, McKean was one of the youngest editors of the New Oxford American Dictionary. She continues to serve as the editor of the language quarterly Verbatim ("language and linguistics for the layperson since 1974") and is the author of multiple books, including That's Amore and the entire Weird and Wonderful Words series. All that, and she maintains multiple blogs, too: McKean is the keen observationalist behind A Dress a Day and Dictionary Evangelist. Is there anything she can't do? Surprisingly, she is notoriously bad at Scrabble.
Erin McKean | Speaker | TED.com