TED2007
Erin McKean: The joy of lexicography
Erin McKean: El deleite de la lexicografía
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¿Está nuestro diccionario en papel condenado a la extinción? En esta exuberante charla, la reconocida lexicógrafa Erin McKean observa las diferentes formas en las que podría transformarse un diccionario impreso.
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
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00:25
Now, have any of y'all ever looked up this word?
0
0
4000
Bueno, ¿alguno de Uds. ha buscado esta palabra alguna vez?
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
4000
4000
¿En un diccionario? (Risas)
Sí. Eso es lo que pensé.
Sí. Eso es lo que pensé.
00:33
How about this word?
2
8000
2000
¿Y esta palabra?
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Here, I'll show it to you.
3
10000
1000
Miren, les mostraré:
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Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
11000
3000
Lexicografía: la práctica de compilar diccionarios.
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
14000
3000
Fíjense, somos muy específicos. La palabra "compilar"
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The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
17000
3000
El diccionario no se esculpe a partir de una pieza de granito,
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
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20000
3000
de un pedazo de piedra. Se compone de un montón de pedacitos.
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It's little discrete --
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23000
1000
Pedacitos discretos.
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that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
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24000
4000
Esto se deletrea así: D-I-S-C-R-E-T-O-S pedacitos.
00:53
And those bits are words.
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28000
2000
Y esos pedacitos son palabras.
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Now one of the perks of being a lexicographer --
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30000
4000
Una de las ventajas de ser lexicógrafa,
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
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34000
3000
además de que me inviten a venir a TED, es que una dice palabras realmente divertidas,
01:02
like lexicographical.
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37000
3000
como lexicográfico.
01:05
Lexicographical has this great pattern:
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40000
2000
La palabra lexicográfico tiene un patrón interesante.
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it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
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42000
2000
Se llama doble dáctilo. Y con solo decir "doble dáctilo",
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I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
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44000
3000
he logrado que el indicador de tragalibros se haya ido completamente a la zona roja. (Risas)
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But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
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47000
4000
Pero "lexicográfico" tiene el mismo patrón que "sin orden, ni concierto".
01:16
Right? It's a fun word to say,
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51000
2000
¿No? Es divertido pronunciar estas palabras,
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and I get to say it a lot.
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3000
y yo tengo la oportunidad de decirlas muchas veces.
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
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56000
3000
Bueno, una desventaja de ser lexicógrafa
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
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59000
5000
es que la gente no piensa en el diccionario como una cosa blandita, abrigada y calentita.
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
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64000
3000
¿Verdad? Nadie abraza a los diccionarios.
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
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67000
7000
Pero lo que la gente piensa a menudo que el diccionario es algo así.
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
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74000
3000
Para que sepan, yo no tengo ningún silbato lexicográfico.
01:42
But people think that my job is to let the good words
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77000
2000
Pero la gente piensa que mi trabajo es dejar que las palabras buenas
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
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79000
3000
hagan esa maniobra para entrar al diccionario,
01:47
and keep the bad words out.
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82000
2000
y dejar las palabras malas afuera.
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
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84000
3000
Pero en realidad es que no quiero ser guardia de tráfico.
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
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87000
4000
Para empezar, no me gustan los uniformes.
01:56
And for another, deciding what words are good
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91000
4000
Además, decidir qué palabras buenas son buenas
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
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95000
2000
y cuáles malas no es algo fácil.
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
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97000
4000
Ni tampoco divertido. Y cuando hay cosas del trabajo que no son ni fáciles ni divertidas,
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
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101000
3000
se suelen buscar excusas para no hacerlas.
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
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104000
5000
Así, si tuviera que pensar en algún oficio
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
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109000
6000
como metáfora de mi trabajo, preferiría ser pescadora.
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
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115000
3000
Quiero tirar mi gran red al profundo océano azul del inglés
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
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118000
4000
para ver qué criaturas maravillosas puedo sacar del fondo.
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
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122000
5000
Pero, ¿por qué querrían que dirigiera el tráfico, gustándome mucho más pescar?
02:32
Well, I blame the Queen.
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127000
2000
Pues, le echo la culpa a la Reina.
02:34
Why do I blame the Queen?
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129000
2000
¿Por qué culpo a la Reina?
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Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
131000
2000
Bueno, para empezar, culpo a la Reina porque es gracioso.
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But secondly, I blame the Queen because
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133000
3000
Pero en segundo lugar, la culpo porque
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dictionaries have really not changed.
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136000
2000
los diccionarios no han cambiado realmente.
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
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138000
2000
Nuestra idea de qué es un diccionario no ha cambiado desde su reinado.
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
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140000
6000
Lo único que no le agradaría a la Reina Victoria de los diccionarios modernos
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
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146000
3000
es la inclusión de la palabrota más ofensiva, cosa que sucede
02:54
in American dictionaries since 1965.
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149000
2000
en los diccionarios americanos desde 1965.
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
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151000
3000
Existe este tipo de la época victoriana.
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
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154000
2000
James Murray, el primer editor del diccionario de inglés de Oxford.
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
50
156000
3000
No tengo ese sombrero. Ojalá lo tuviera.
03:04
So he's really responsible for a lot of
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159000
4000
Así que él es el responsable de mucho
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what we consider modern in dictionaries today.
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163000
2000
de lo que consideramos moderno en los diccionarios hoy.
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
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165000
3000
Cuando un tipo así, con un sombrero así,
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
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168000
7000
representa la modernidad, tenemos un problema.
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
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175000
2000
Por eso, James Murray podría trabajar en cualquier diccionario hoy.
03:22
There'd be virtually no learning curve.
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177000
3000
No tendría que aprender nada nuevo.
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
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180000
2000
Y, claro, algunos pensamos: ¡Las computadoras!
03:27
Computers! What about computers?
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182000
2000
¡Computadoras! ¿Qué hay de las computadoras?
03:29
The thing about computers is, I love computers.
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184000
2000
En cuanto a las computadoras -- me encantan las computadoras.
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
186000
2000
Es decir, soy una tragalibros, me encantan las computadoras.
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
188000
4000
Haría huelga de hambre antes de permitirles que me quiten la búsqueda de Google Libros.
03:37
But computers don't do much else other than
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192000
2000
Pero las computadoras no hacen mucho más que
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
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194000
4000
acelerar el proceso de compilar diccionarios.
03:43
They don't change the end result.
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198000
4000
No cambian el resultado final.
03:47
Because what a dictionary is,
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202000
3000
Porque un diccionario es,
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
205000
3000
es su diseño victoriano unido con un poco de propulsión moderna.
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
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208000
6000
Es fuerza de vapor. Lo que tenemos es un velocípedo eléctrico.
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
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214000
3000
Ya saben, tenemos un diseño victoriano con motor, ¡nada más!
04:02
The design has not changed.
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217000
3000
El diseño no ha cambiado.
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
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220000
2000
OK, ¿qué hay de los diccionarios en línea?
04:07
Online dictionaries must be different.
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222000
3000
Los diccionarios en Internet deben ser diferentes.
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
72
225000
2000
Este es el Diccionario Inglés de Oxford en línea, uno de los mejores diccionarios en línea.
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
227000
1000
Esta es mi palabra favorita, de hecho:
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
228000
5000
"Erinaceous": que tiene que ver con el erizo u otro animal parecido; parecido al erizo.
04:18
Very useful word. So, look at that.
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233000
6000
Es una palabra muy útil. Fíjense.
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
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239000
2000
Los diccionarios electrónicos actuales son más hojas de papel en pantalla.
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
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241000
5000
Esto es plano. Miren cuántos enlaces hay en la entrada: ¡dos!
04:31
Right? Those little buttons,
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246000
2000
¿Verdad? Esos botoncitos,
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
248000
3000
los tenía todos expandidos, menos la tabla de fechas.
04:36
So there's not very much going on here.
80
251000
2000
Así que no pasa nada por aquí.
04:38
There's not a lot of clickiness.
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253000
2000
No hay mucho en qué hacer clic.
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
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255000
3000
De hecho, los diccionarios electrónicos duplican
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
258000
3000
casi todos los inconvenientes del impreso, exceptuando el poder de hacer búsquedas.
04:46
And when you improve searchability,
84
261000
2000
Y cuando mejora la capacidad de búsqueda,
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
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263000
3000
se pierde la única ventaja de lo impreso, que es la serendipia.
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
266000
3000
La serendipia es cuando encuentras algo que no buscabas
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
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269000
3000
porque encontrar lo que buscas es terriblemente difícil.
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
272000
9000
Así es, (Risas) al examinar el asunto,
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
281000
3000
lo que tenemos es el problema de la cola del jamón.
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
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284000
2000
¿Alguien conoce el problema de la cola del jamón?
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
286000
2000
Una mujer prepara jamón para una cena familiar.
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
288000
2000
Empieza a quitar la cola del jamón para tirarla,
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
290000
1000
y mira ese trozo de jamón, y se pregunta,
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
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291000
2000
"Es un trozo en muy buen estado. ¿Por qué lo tiro?"
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
293000
2000
Y piensa, "Bueno, mi mamá siempre lo hacía."
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
295000
1000
Entonces llama a su mamá, y le dice,
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
296000
2000
"Mamá, ¿por qué siempre quitabas la cola del jamón cuando lo preparabas?"
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
298000
3000
Ella responde, "No lo sé, mi mamá siempre lo hacía así."
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
301000
2000
Entonces llaman a la abuela, y la abuela les dice,
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
303000
4000
"¡El jamón no cabía en la cacerola!" (Risas)
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
307000
4000
Entonces no es que tengamos buenas y malas palabras
05:36
We have a pan that's too small!
102
311000
3000
¡tenemos una cacerola demasiado pequeña!
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
314000
2000
Ya saben, ¡esa cola del jamón es muy rica! No se debe tirar.
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
316000
3000
Las malas palabras, —cuando la gente piensa en un lugar
05:44
and they don't find a place on the map,
105
319000
2000
y no lo encuentra en el mapa,
05:46
they think, "This map sucks!"
106
321000
2000
suele pensar, "Este mapa es malo!"
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
323000
2000
Pero cuando conoce un club o un bar que no se encuentra en la guía,
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
325000
3000
piensan, "qué bien, este lugar debe ser bueno! No figura en la guía."
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
328000
3000
Cuando encuentran alguna palabra que no está en el diccionario, piensan,
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
331000
5000
"Debe ser una mala palabra." ¿Por qué? Es más probable que sea un mal diccionario.
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
336000
5000
¿Por qué culpamos el jamón por ser demasiado grande para la cacerola?
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
341000
3000
No se puede conseguir un jamón más pequeño.
06:09
The English language is as big as it is.
113
344000
3000
El idioma inglés es tan grande como es.
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
347000
2000
Entonces si se tiene un problema como el de la cola del jamón,
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
349000
2000
y pensamos en el problema de la cola del jamón,
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
351000
5000
la conclusión a la que nos dirige es inevitable y contraintuitiva:
06:21
paper is the enemy of words.
117
356000
3000
El papel es el enemigo de las palabras.
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
359000
4000
¿Cómo puede ser? Quiero decir, me encantan los libros. De verdad me encantan los libros.
06:28
Some of my best friends are books.
119
363000
2000
Algunos de mis mejores amigos son libros.
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
365000
5000
Pero el libro no es el mejor formato para el diccionario.
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
370000
2000
Ahora van a pensar, "Dios mío.
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
372000
3000
Me van a quitar mis queridos diccionarios en papel?"
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
375000
2000
No. Seguirán siendo diccionarios en papel.
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
377000
4000
Al tener autos, cuando pasaron a ser el principal medio de transporte,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
381000
3000
no juntamos todos los caballos para fusilarlos.
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
384000
2000
Saben, todavía habrá diccionarios en papel,
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
386000
3000
pero no será el diccionario predominante.
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
389000
3000
El diccionario en forma de libro no será la única forma
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
392000
2000
en la que existirán los diccionarios. Y no será
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
394000
4000
El prototipo para los próximos diccionarios.
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
398000
4000
Piénsenlo así: si se tiene una restricción artificial,
07:07
artificial constraints lead to
132
402000
4000
estas restricciones artificiales nos conducen a
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
406000
4000
distinciones arbitrarias y una cosmovisión torcida.
07:15
What if biologists could only study animals
134
410000
3000
¿Qué pasaría si los biólogos sólo pudieran estudiar los animales
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
413000
2000
que le hicieran a la gente decir, "Guau." ¿No?
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
415000
2000
¿Qué pasaría si juzgáramos estéticamente a los animales,
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
417000
5000
y sólo estudiásemos los que nos parecen bonitos?
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
422000
4000
Sabríamos mucho sobre la megafauna carismática,
07:31
and not very much about much else.
139
426000
2000
y no mucho sobre muchas otras cosas.
07:33
And I think this is a problem.
140
428000
2000
Y pienso que eso es un problema.
07:35
I think we should study all the words,
141
430000
2000
Pienso que deberíamos estudiar todas las palabras,
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
432000
5000
porque al pensar en palabras, se puede formar expresiones bellas
07:42
from very humble parts.
143
437000
4000
partiendo de partes muy humildes.
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
441000
4000
La lexicografía es en realidad más sobre las ciencia de los materiales.
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
445000
3000
Estudiamos la tolerancia de los materiales
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
448000
3000
que usamos para construir la estructura de su expresión:
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
451000
7000
lo que dicen y lo que escriben. Y muchas veces me dicen,
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
458000
5000
"¿Cómo sabré si esta palabra es verdadera?"
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
463000
7000
Piensan, "Bueno, si pensamos que las palabras son las herramientas
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
470000
2000
que usamos para construir las expresiones de los pensamientos,
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
472000
3000
¿cómo se puede decir que los destornilladores son mejores que los martillos?
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
475000
3000
¿Cómo se puede decir que la almádena es mejor que el martillo de bola?
08:23
They're just the right tools for the job.
153
478000
3000
Son justo las herramientas perfectas para su trabajo."
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
481000
3000
Entonces me dicen, "¿Cómo se sabe si una palabra es real?"
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
484000
3000
Bien, todos los que hayan leído un libro para niños
08:32
knows that love makes things real.
156
487000
4000
saben que el amor hace las cosas reales.
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
491000
5000
Si te gusta una palabra, úsala. El uso la hace real.
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
496000
3000
Estar en el diccionario es una distinción artificial.
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
499000
3000
No hace que una palabra sea más real que cualquier otra manera.
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
502000
4000
Si te gusta una palabra, se hace real.
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
506000
3000
Así es que si no nos preocupamos por dirigir el tráfico,
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
509000
5000
si hemos transcendido el papel, si nos preocupamos menos
08:59
about control and more about description,
163
514000
4000
por el control y más por la descripción,
09:03
then we can think of the English language
164
518000
2000
entonces podemos pensar más en el idioma inglés
09:05
as being this beautiful mobile.
165
520000
3000
como un bello móvil.
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
523000
2000
Y siempre que una partecita del móvil cambie,
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
525000
3000
se toque, siempre que se toque una palabra,
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
528000
2000
se use en algún contexto nuevo, le damos una nueva connotación,
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
530000
3000
se verbaliza, hacemos que el móvil se mueva.
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
533000
4000
No la rompimos; sólo está en una nueva posición,
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
537000
3000
y esa nueva posición puede ser igual de bella.
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
540000
4000
Si ya no eres guardia de tráfico,
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
544000
2000
el problema con ser guardia de tráfico es
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
546000
3000
que en cualquier cruce puede haber muchos policías,
09:34
or the cars get confused. Right?
175
549000
3000
o se confunden los autos, ¿verdad?
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
552000
3000
Pero si la meta ya no es dirigir el tráfico,
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
555000
4000
sino tal vez contar los autos que pasan, entonces cuántos más ojos mejor.
09:44
You can ask for help!
178
559000
2000
¡Se puede pedir ayuda!
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
561000
4000
Si se pide ayuda, se logra hacer más. Y realmente necesitamos ayuda.
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
565000
3000
La Biblioteca del Congreso: 17 millones de libros,
09:53
of which half are in English.
181
568000
3000
de los cuales la mitad están en inglés.
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
571000
4000
Si solamente uno de cada diez de esos libros
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
575000
2000
tuviera una palabra que no está en el diccionario,
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
577000
3000
eso equivaldría a más de dos diccionarios íntegros.
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
580000
3000
Y yo encuentro una palabra no adiccionariada,
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
583000
2000
una palabra como "adiccionariada", por ejemplo,
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
585000
5000
en casi todos los libros que leo. ¿Y qué tal los periódicos?
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
590000
5000
El archivo de los periódicos se remonta a 1759.
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
595000
5000
58.1 millones de páginas de periódicos. Si sólo una en 100
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
600000
3000
de esas páginas tuviera una palabra no adiccionariada,
10:28
it would be an entire other OED.
191
603000
3000
sería como otro Diccionario Inglés de Oxford completo.
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
606000
5000
Son 500.000 palabras más. Eso es mucho.
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
611000
3000
Y ni hablar de las revistas, ni de los blogs.
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
614000
2000
Encuentro más nuevas palabras en BoingBoing en una semana
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
616000
2000
que en las revistas Newsweek o Time.
10:43
There's a lot going on there.
196
618000
2000
Allí suceden muchas cosas.
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
620000
2000
Y ni hablar de polisemia,
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
622000
3000
que es la costumbre codiciosa de algunas palabras de agenciarse
10:50
more than one meaning for themselves.
199
625000
5000
más de una definición.
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
630000
4000
Así si piensan en la palabra "set", un "set" puede ser la madriguera de un tejón,
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
634000
3000
un "set" puede ser uno de los pliegues en una gorguera isabelina,
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
637000
2000
y hay una definición numerada en el DIO (Diccionario Inglés de Oxford)
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
639000
3000
El DIO tiene 33 definiciones distintas para "set".
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
642000
3000
Una palabra pequeñita, 33 definiciones numeradas.
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
645000
5000
Una de ellas se titula simplemente "sentidos técnicos misceláneos".
11:15
Do you know what that says to me?
206
650000
1000
¿Saben qué me indica eso?
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
651000
5000
Me indica que era un viernes por la tarde y alguien quería irse al bar.
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
656000
2000
Es una irresponsabilidad lexicográfica
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
658000
2000
decir "sentidos técnicos misceláneos".
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
660000
4000
Así es que tenemos todas estas palabras, ¡y realmente necesitamos ayuda!
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
664000
3000
Y la cosa es que, podríamos pedir ayuda,
11:32
asking for help's not that hard.
212
667000
1000
pedir ayuda no es tan difícil.
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
668000
3000
Quiero decir, la lexicografía no es ciencia espacial.
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
671000
3000
Vean, acabo de darles una cantidad de palabras y de números,
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
674000
2000
y ésta es más una explicación visual.
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
676000
3000
Si pensamos en el diccionario como si fuera un mapa del idioma inglés,
11:44
these bright spots are what we know about,
217
679000
2000
estos puntos claros representan lo que sabemos
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
681000
3000
y las áreas oscuras son lo que ignoramos.
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
684000
5000
Si ese es el mapa de todas las palabras del inglés estadounidense, no sabemos mucho.
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
689000
3000
Ni sabemos los contornos del idioma.
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
692000
3000
Si esto fuera el diccionario, si fuera el mapa del inglés estadounidense,
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
695000
3000
miren, tenemos una idea algo vaga de la Florida,
12:03
but there's no California!
223
698000
3000
pero ¡no existe California!
12:06
We're missing California from American English.
224
701000
3000
Nos hace falta California en el inglés estadounidense.
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
704000
5000
Es que no sabemos lo suficiente, ni siquiera sabemos que nos hace falta California.
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
709000
2000
Ni siquiera vemos que hay un hueco en el mapa.
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
711000
3000
Así que, nuevamente, en la lexicografía no hace falta ser científico espaciale.
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
714000
3000
Pero aún si lo fuera, las investigaciones espaciales las harían
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
717000
4000
aficionados dedicados hoy en día, ¿no?
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
721000
4000
¡No puede ser tan difícil encontrar unas cuantas palabras!
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
725000
3000
Entonces, un montón de científicos en otras disciplinas
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
728000
3000
les piden a la gente que ayuden, y les va bien.
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
731000
2000
Por ejemplo, en el eBird, donde observadores de aves aficionados
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
733000
2000
pueden subir información sobre las aves que han visto.
12:40
And then, ornithologists can go
235
735000
2000
Y luego los ornitólogos pueden ir
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
737000
3000
y ayudar a seguir las poblaciones, migraciones, etcétera.
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
740000
3000
Y está este tipo, Mike Oates. Mike Oates vive en el Reino Unido.
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
743000
4000
Es director de una empresa de galvanoplastia.
12:52
He's found more than 140 comets.
239
747000
3000
Ha encontrado más de 140 cometas.
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
750000
3000
Ha encontrado tantos cometas que pusieron su nombre a uno.
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
753000
1000
Está por ahí, pasando Marte, un poco lejos de aquí.
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
754000
2000
No creo que pueda conseguir sacarse una foto allí pronto.
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
756000
4000
Pero encontró 140 cometas sin telescopio.
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
760000
3000
Descargó datos del satélite SOHO de la NASA,
13:08
and that's how he found them.
245
763000
2000
y así es como los encontró.
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
765000
4000
Si podemos encontrar cometas sin telescopio,
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
769000
2000
¿no podremos encontrar palabras?
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
771000
2000
Ahora, Uds. ya saben por dónde voy con todo esto.
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
773000
3000
Porque voy a Internet, que es a donde todo el mundo va.
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
776000
2000
E Internet es maravilloso para juntar palabras,
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
778000
1000
porque Internet está lleno de coleccionistas.
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
779000
3000
Y esto es un hecho tecnológico poco conocido de Internet,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
782000
3000
pero Internet realmente está hecho con palabras y entusiasmo.
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
785000
5000
Y las palabras y el entusiasmo, de hecho, son
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
790000
3000
la receta para la lexicografía. ¿No es genial?
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
793000
4000
Hay muchos sitios muy buenos para juntar palabras hoy en día,
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
797000
2000
pero el problema con algunos de ellos es que no son lo suficientemente científicos.
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
799000
3000
Muestran una palabra, pero no muestran ningún contexto:
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
802000
2000
¿De dónde vino? ¿Quién la dijo?
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
804000
2000
¿En qué periódico apareció? ¿En qué libro?
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
806000
4000
Porque una palabra es como una pieza arqueológica.
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
810000
3000
Si no sabes la procedencia de la pieza,
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
813000
3000
no es ciencia, es algo bonito para mirar.
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
816000
3000
Entonces, una palabra sin raíces es como una flor cortada.
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
819000
4000
Es bonita para admirarla por un rato, pero luego se muere.
14:08
It dies too fast.
266
823000
1000
Se muere demasiado rápido.
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
824000
4000
Bueno, todo este tiempo estuve diciendo,
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
828000
2000
"El diccionario, el diccionario, el diccionario, el diccionario."
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
830000
3000
No "un diccionario," o "diccionarios." Y eso es porque…
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
833000
3000
Bueno, la gente usa el diccionario para representar al idioma entero.
14:21
They use it synecdochically.
271
836000
3000
Lo usa sinécdoquicamente,
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
839000
3000
y uno de los problemas de conocer una palabra como "sinécdoquicamente"
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
842000
3000
es que quieres cualquier excusa para usar "sinécdoquicamente".
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
845000
2000
Esta charla ha sido pues tan solo una excusa para
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
847000
2000
poder "sinécdoquicamente" a todos Uds.
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
849000
3000
Lo siento mucho. Pero cuando usas una parte de algo,
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
852000
2000
como el diccionario, que es parte de la lengua,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
854000
5000
o una bandera que representa EE.UU., un símbolo del país,
14:44
then you're using it synecdochically.
279
859000
4000
entonces lo usas sinécdoquicamente.
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
863000
4000
Pero es que, podríamos hacer del diccionario el idioma entero.
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
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4000
Si conseguimos una cacerola más grande, entonces cabrán todas las palabras.
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We can put in all the meanings.
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4000
Podemos poner todos los significados.
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
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875000
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¿Y no queremos todos más significado en nuestras vidas?
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
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4000
Y podemos hacer que el diccionario no sea sólo un símbolo del idioma;
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we can make it be the whole language.
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podemos hacer que sea el idioma mismo.
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You see, what I'm really hoping for is that my son,
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Vean, lo que realmente espero es que mi hijo
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who turns seven this month -- I want him to barely remember
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quien cumple siete años este mes, que apenas recuerde
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that this is the form factor that dictionaries used to come in.
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que ésta es la forma que tenían los diccionarios.
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This is what dictionaries used to look like.
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Que esta es la apariencia que tenían los diccionarios.
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I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
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2000
Quiero que él piense en este tipo de diccionario como en una cinta de ocho pistas.
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It's a format that died because it wasn't useful enough.
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4000
Es un formato que desaparició por no ser suficientemente útil.
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It wasn't really what people needed.
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No era lo que la gente necesitaba realmente.
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And the thing is, if we can put in all the words,
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Y la cosa es, si podemos incluir todas las palabras,
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no longer have that artificial distinction between good and bad,
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si podemos olvidar esa distinción artificial entre lo bueno y lo malo,
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we can really describe the language like scientists.
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podemos describir el idioma como científicos.
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We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
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Podemos dejar los juicios estéticos a los escritores y a los oradores.
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If we can do that, then I can spend all my time fishing,
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Si logramos hacer eso, entonces puedo pasar mi tiempo pescando.
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and I don't have to be a traffic cop anymore.
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y ya no tendré que ser más guardia de tráfico.
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Thank you very much for your kind attention.
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Muchísimas gracias por su amable atención.
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