TED2007
Erin McKean: The joy of lexicography
ერინ მაქკეინი: ლექსიკოგრაფიის სიამოვნება
Filmed:
Readability: 3.3
1,271,097 views
ჩვენი საყვარელი ქაღალდის ლექსიკონი გასაქრობადაა განწირული? ამ გადამდებად ენერგიულ გამოსვლაში, წამყვანი ლექსიკოგრაფი, ერინ მაქკეინი, დღევანდელი ბეჭდური ლექსიკონის შეცლის მრავალ გზას განიხილავს.
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
ოდესმე რომელმე თქვენგანს
ეს სიტყვა გიძებნიათ?
ეს სიტყვა გიძებნიათ?
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
4000
4000
ლექსიკონში, რა თქმა უნდა (სიცილი).
სწორედ ასეთ პასუხს ველოდი.
სწორედ ასეთ პასუხს ველოდი.
00:33
How about this word?
2
8000
2000
ამ სიტყვაზე რას იტყვით?
00:35
Here, I'll show it to you.
3
10000
1000
აი, ახლავე გაჩვენებთ.
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
11000
3000
ლექსიკოგრაფია: ლექსიკონების
შედგენის პრაქტიკა.
შედგენის პრაქტიკა.
ყურადღება მიაქციეთ ამ სიტყვას "შედგენა"
რადგან ის ძალიან ზუსტია.
რადგან ის ძალიან ზუსტია.
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
14000
3000
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
17000
3000
ლექსიკონი გრანიტის ნაჭრიდან
არაა ჩამოჭრილი,
არაა ჩამოჭრილი,
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
7
20000
3000
არც კლდის ლოდიდან.
ის ბევრი მცირე ნაწილისგან შედგება.
ის ბევრი მცირე ნაწილისგან შედგება.
00:48
It's little discrete --
8
23000
1000
ეს არის პატარა დისკრეტული...
00:49
that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
9
24000
4000
ასე იწერება: დ-ი-ს-კ-რ-ე-ტ-უ-ლ-ი...
ნაწილებია
ნაწილებია
00:53
And those bits are words.
10
28000
2000
და ეს ნაწილები არის სიტყვები.
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
11
30000
4000
ლექსოკოგრაფის ერთ-ერთი დადებითი მხარე...
გარდა იმისა, რომ TED-ში მოსვლა შეგიძლია...
ისაა, რომ სახალისო სიტყვების თქმა გიწევს.
ისაა, რომ სახალისო სიტყვების თქმა გიწევს.
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
12
34000
3000
01:02
like lexicographical.
13
37000
3000
მაგალითად, როგორიცაა ლექსიკოგრაფული.
ამ სიტყვას(lexicographical)
თავისებური სტრუქტურა აქვს:
თავისებური სტრუქტურა აქვს:
01:05
Lexicographical has this great pattern:
14
40000
2000
01:07
it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
15
42000
2000
მას ორმაგ დაქტილს უწოდებენ.
ორმაგი დაქტილის ხსენებით,
ორმაგი დაქტილის ხსენებით,
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
16
44000
3000
უკვე ტვინიკოსობის ზღვარს გადავაჭარბე
(სიცილი) (აპლოდისმენტები)
(სიცილი) (აპლოდისმენტები)
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
17
47000
4000
"lexicographical"-ს იგივე სტრუქტურა აქვს,
რაც "higgledy-piggledy"-ს
რაც "higgledy-piggledy"-ს
01:16
Right? It's a fun word to say,
18
51000
2000
არა? სასაცილო სიტყვაა
01:18
and I get to say it a lot.
19
53000
3000
და მე მისი თქმა ბევრჯერ მიწევს.
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
20
56000
3000
თუმცა, ლექსიკოგრაფობის
უარყიფითი მხარე ისაა,
უარყიფითი მხარე ისაა,
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
21
59000
5000
რომ ჩვეულებრივ, ხალხი ლექსიკონს როგორც
თბილს, რბილს და საყვარელს არ უყურებს.
თბილს, რბილს და საყვარელს არ უყურებს.
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
22
64000
3000
მეთანხმებით? საკუთარ
ლექსიკონებს გულში არავინ იხუტებს.
ლექსიკონებს გულში არავინ იხუტებს.
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
23
67000
7000
ძირითადად ხალხი ლექსიკონს დაახლოებით
ასეთად აღიქვამს.
ასეთად აღიქვამს.
და ისე, უბრალოდ, რომ იცოდეთ,
მე ლექსიკოგრაფული სასტვენი არ მაქვს,
მე ლექსიკოგრაფული სასტვენი არ მაქვს,
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
24
74000
3000
01:42
But people think that my job is to let the good words
25
77000
2000
მაგრამ ხალხს მიაჩნია,
რომ ჩემი საქმე "კარგი" სიტყვების
რომ ჩემი საქმე "კარგი" სიტყვების
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
26
79000
3000
ლექსიკონის რთულად მოსაპოვებელ
მარცხენა მხარეს მოთავსება
მარცხენა მხარეს მოთავსება
01:47
and keep the bad words out.
27
82000
2000
და "ცუდი" სიტყვების მისგან ამოშლაა.
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
28
84000
3000
თუმცა საქმე იმაშია, რომ სულაც არ მინდა
საგზაო პოლიციელის როლში ყოფნა.
საგზაო პოლიციელის როლში ყოფნა.
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
29
87000
4000
პირველ რიგში იმიტომ,
რომ უნიფორმები არ მიყვარს.
რომ უნიფორმები არ მიყვარს.
01:56
And for another, deciding what words are good
30
91000
4000
და მეორე, განასხვავო
კარგი და ცუდი სიტყვები,
კარგი და ცუდი სიტყვები,
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
31
95000
2000
მარტივი საქმე სულაც არაა.
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
32
97000
4000
არც სახალისო და მაშინ, როცა თქვენი საქმე
არც მარტივია და არც სახალისო,
არც მარტივია და არც სახალისო,
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
33
101000
3000
მიზეზების ძებნას იწყებთ, რომ არ შეასრულოთ.
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
34
104000
5000
ამიტომ, თუკი ჩემს პროფესიას,
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
35
109000
6000
მეტაფორულად მეთევზეობას შევადარებდი.
მინდა ჩემი დიდი ბადე, ინგლისურის
ლურჯ, ღრმა ოკეანეში გადავისროლო
ლურჯ, ღრმა ოკეანეში გადავისროლო
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
36
115000
3000
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
37
118000
4000
და ვნახო რა საოცარი ქმნილებების
ამოვიყვანას შევძლებ ფსკერიდან.
ამოვიყვანას შევძლებ ფსკერიდან.
რატომ უნდა ხალხს, რომ მოძრაობა ვაკონტროლო,
როცა მე თევზაობა მირჩევნია?
როცა მე თევზაობა მირჩევნია?
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
38
122000
5000
02:32
Well, I blame the Queen.
39
127000
2000
აი, ამაში დედოფალს ვადანაშაულებ.
02:34
Why do I blame the Queen?
40
129000
2000
რატომ ვადანაშაულებ დედოფალს?
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
131000
2000
პირველ რიგში იმიტომ, რომ ეს სასაცილოა
02:38
But secondly, I blame the Queen because
42
133000
3000
მეორე მხრივ კი - იმიტომ,
რომ ლექსიკონები
პრინციპში არ შეცვლილა.
პრინციპში არ შეცვლილა.
02:41
dictionaries have really not changed.
43
136000
2000
ჩვენი წარმოდგენა ლექსიკონის შესახებ,
მისი მეფობის შემდეგ არ შეცვლილა.
მისი მეფობის შემდეგ არ შეცვლილა.
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
44
138000
2000
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
45
140000
6000
ერთადერეთი რამ,
რაც დედოფალ ვიქტორიას
რაც დედოფალ ვიქტორიას
თანამდეროვე ლექსიკონებში არ მოეწონებოდა
"fuck" სიტყვის დამატებაა,
"fuck" სიტყვის დამატებაა,
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
46
146000
3000
რომელიც ამერიკულ ლექსიკონებს
1965 წლიდან დაემატა.
1965 წლიდან დაემატა.
02:54
in American dictionaries since 1965.
47
149000
2000
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
48
151000
3000
აი, ეს ადამიანი, ვიქტორიანული ეპოქა.
ჯეიმს მიურეი, ოქსფორდის ინგლისური ენის
ლექსიკონის პირველი რედაქტორი.
ლექსიკონის პირველი რედაქტორი.
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
49
154000
2000
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
50
156000
3000
ასეთი ქუდი არ მაქვს, ისე არ დავიწუნებდი.
03:04
So he's really responsible for a lot of
51
159000
4000
სწორედ ეს ადამიანია პასუხისმგებელი იმაზე,
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
52
163000
2000
რასაც ჩვენ თანამედროვე ლექსიკონს ვუწოდებთ.
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
53
165000
3000
როცა ადამიანი ასეთი ჩაცმულობითა და ქუდით,
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
54
168000
7000
თანამედროვეობის სახეს წარმოადგენს,
ეს ნიშნავს, რომ პრობლემა გვაქვს.
ეს ნიშნავს, რომ პრობლემა გვაქვს.
ანუ დღეს ჯეიმს მიურეი თავისუფლად შეძლებდა
ნებისმიერ ლექსიკონზე მუშაობას,
ნებისმიერ ლექსიკონზე მუშაობას,
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
55
175000
2000
03:22
There'd be virtually no learning curve.
56
177000
3000
რადგან მას შემდეგ არც არაფერი გვისწავლია.
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
57
180000
2000
და რა თქმა უნდა, ზოგი ჩვენგანი იტყვის:
კომპიუტერები!
კომპიუტერები!
03:27
Computers! What about computers?
58
182000
2000
კომპიუტერები! რას იტყვით კომპიუტერებზე?
03:29
The thing about computers is, I love computers.
59
184000
2000
მე თუ მკითხავთ, მე მიყვარს კომპიუტერები.
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
186000
2000
ძალიან კარგად ვფლობ მათ და მიყვარს ისინი.
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
188000
4000
შიმშილობასაც კი დავიწყებდი, თუ ვინმე
გუგლ-წიგნების ძიების წართმევას შეეცდებოდა.
გუგლ-წიგნების ძიების წართმევას შეეცდებოდა.
03:37
But computers don't do much else other than
62
192000
2000
თუმცა კომპიუტერები მხოლოდ და მხოლოდ
აჩქარებენ ლექსიკონების შექმნის პროცესს,
აჩქარებენ ლექსიკონების შექმნის პროცესს,
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
63
194000
4000
მეტი არაფერი.
03:43
They don't change the end result.
64
198000
4000
ისინი საბოლოო შედეგს ვერ ცვლიან,
03:47
Because what a dictionary is,
65
202000
3000
რადგანაც დღევანდელი ლექსიკონები,
ვიქტორიანული დიზაინის
ვიქტორიანული დიზაინის
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
205000
3000
და მცირეოდენი თანამედროვე
ელემენტების გაერთიანებაა.
ელემენტების გაერთიანებაა.
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
67
208000
6000
იგი მოძველებული ორთქლის მანქანასავითაა.
ხელში ელექტრონული ველოსიპედი შეგვრჩა.
ხელში ელექტრონული ველოსიპედი შეგვრჩა.
მიმიხვდით, ვიქტორიანული დიზაინი გვაქვს,
მასზე დამაგრებული ძრავით. სულ ესაა?
მასზე დამაგრებული ძრავით. სულ ესაა?
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
68
214000
3000
04:02
The design has not changed.
69
217000
3000
დიზაინი არ შეცვლილა.
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
220000
2000
კარგი, რას იტყვით ონლაინ ლექსიკონებზე?
04:07
Online dictionaries must be different.
71
222000
3000
ონლაინ ლექსიკონები ალბათ სხვაგვარია.
ეს ოქსფორდის ინგლისური ენის ლექსიკონია,
ონლაინ ლექსიკონებში ერთ-ერთი საუკეთესო.
ონლაინ ლექსიკონებში ერთ-ერთი საუკეთესო.
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
72
225000
2000
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
227000
1000
სხვათა შორის ეს ჩემი საყვარელი სიტყვაა
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
228000
5000
Erinaceous: ზღარბისებრთა ოჯახს მიეკუთვნება;
ზღარბის თვისებების მქონე.
ზღარბის თვისებების მქონე.
04:18
Very useful word. So, look at that.
75
233000
6000
ძალიან გამოსადეგი სიტყვაა. ერთი შეხედეთ.
ამ ეტაპზე ონლაინ ლექსიკონი
ეკრანზე გადატანილი ფურცელია.
ეკრანზე გადატანილი ფურცელია.
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
76
239000
2000
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
241000
5000
იგი ბრტყელია. შეხედეთ რამდენი ბმულია
თავად ჩანაწერში: ორი!
თავად ჩანაწერში: ორი!
04:31
Right? Those little buttons,
78
246000
2000
არა? ეს პატარა ღილაკები,
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
248000
3000
კალენდრის გარდა ყველა გავშალე,
04:36
So there's not very much going on here.
80
251000
2000
აქ ბევრი არაფერი ხდება.
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
253000
2000
ცოტა დაჭერადი რამეა.
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
82
255000
3000
რეალურად, ონლაინ ლექსიკონები,
ბეჭდური ლექსიკონის
ბეჭდური ლექსიკონის
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
258000
3000
თითქმის ყველა პრობლემას იმეორებს,
გარდა ძებნისა
გარდა ძებნისა
04:46
And when you improve searchability,
84
261000
2000
და ძებნის გაადვილებით,
სინამდვილეში ბეჭდური ვერსიის უპირატესობას,
მოულოდნელად პოვნის შესაძლებლობას ვკარგავთ.
მოულოდნელად პოვნის შესაძლებლობას ვკარგავთ.
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
263000
3000
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
266000
3000
რაც ისეთი რამის პოვნას გულისხმობს,
რასაც სულაც არ ეძებდით,
რასაც სულაც არ ეძებდით,
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
269000
3000
რადგან იმის პოვნა რასაც ეძებთ,
ძალზე რთულია.
ძალზე რთულია.
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
272000
9000
ანუ... (სიცილი)(აპლოდისმენტები)...
თუ დაფიქრდებით
თუ დაფიქრდებით
მინდა გითხრათ, რომ დიდი ლორის
ნაჭრის პრობლემასთან გვაქვს საქმე.
ნაჭრის პრობლემასთან გვაქვს საქმე.
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
281000
3000
ყველამ ვიცით რას ნიშნავს
დიდი ლორის ნაჭრის პრობლემა?
დიდი ლორის ნაჭრის პრობლემა?
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
284000
2000
ქალი დიდი საოჯახო სადილისათვის
ლორს ამზადებს.
ლორს ამზადებს.
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
286000
2000
მან ლორს დიდი ნაჭერი ჩამოაჭრა
და გადადგება დაუპირა.
და გადადგება დაუპირა.
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
288000
2000
უცებ შეხედა ამ ნაჭერს და გაიფიქრა:
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
290000
1000
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
291000
2000
"მშვენიერი ნაჭერია, რატომ უნდა გადავაგდო?
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
293000
2000
მაგრამ დედაჩემი ყოველთვის ასე იქცეოდა."
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
295000
1000
ამიტომ დაუძახა დედას და ჰკითხა:
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
296000
2000
"დედა, რატომ აგდებ ხოლმე
ლორის ნაჭერს, როცა მას ამზადებ?
ლორის ნაჭერს, როცა მას ამზადებ?
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
298000
3000
დედამ უპასუხა: "დედაჩემი სულ ასე აკეთებდა"
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
301000
2000
ამიტომ ქალმა ბებიას დაუძახა
და იგივე ჰკითხა:
და იგივე ჰკითხა:
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
303000
4000
ბებიამ კი უპასუხა: "იმიტომ რომ
ძალიან პატარა ტაფა მქონდაო" (სიცილი)
ძალიან პატარა ტაფა მქონდაო" (სიცილი)
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
307000
4000
შესაბამისად საქმე ის კი არაა,
რომ კარგი და ცუდი სიტყვები არსებობს,
რომ კარგი და ცუდი სიტყვები არსებობს,
05:36
We have a pan that's too small!
102
311000
3000
არამედ ის, რომ ჩვენი ტაფა
ზედმეტად პატარაა!
ზედმეტად პატარაა!
ყველამ ვიცით, რომ ლორის ნაჭერი ძალიან
გემრიელია და არ უნდა გადავაგდოთ.
გემრიელია და არ უნდა გადავაგდოთ.
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
314000
2000
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
316000
3000
რაც შეეხება ცუდ სიტყვებს...
როცა რამე ადგილს ვეძებთ
როცა რამე ადგილს ვეძებთ
05:44
and they don't find a place on the map,
105
319000
2000
და მას რუკაზე ვერ ვპოულობთ,
05:46
they think, "This map sucks!"
106
321000
2000
ვფიქრობთ, რომ ეს რუკა უვარგისია!
როცა ვპოულობთ ღამის კლუბს ან ბარს,
რომელიც მეგზურში არ არის,
რომელიც მეგზურში არ არის,
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
323000
2000
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
325000
3000
გვგონია რომ ეს მაგარი ადგილია,
რადგან მეგზურში არ არის.
რადგან მეგზურში არ არის.
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
328000
3000
ხოლო როცა ლექსიკონში სიტყვას ვერ ვპოულობთ
ვფიქრობთ, რომ ეს ცუდი სიტყვაა.
ვფიქრობთ, რომ ეს ცუდი სიტყვაა.
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
331000
5000
რატომ? უფრო სავარაუდოა,
რომ ლექსიკონია ცუდი.
რომ ლექსიკონია ცუდი.
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
336000
5000
რატომ ვადანაშაულებთ ლორს
იმის გამო, რომ ჩვენ ტაფაში არ ეტევა?
იმის გამო, რომ ჩვენ ტაფაში არ ეტევა?
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
341000
3000
რადგან უფრო პატარა ლორი ვერ ვიშოვეთ.
06:09
The English language is as big as it is.
113
344000
3000
ინგლისური ენა ისეთი დიდია, როგორიც არის.
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
347000
2000
ასე რომ, თუ თქვენ
ლორის ნაჭრის პრობლება გაქვთ,
ლორის ნაჭრის პრობლება გაქვთ,
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
349000
2000
ან ეს პრობლემა გაფიქრებთ,
დასკვნა რომლამდეც თქვენ ამ პრობლემას
მიყავხართ, ულმობელი და ალოგიკურია.
მიყავხართ, ულმობელი და ალოგიკურია.
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
351000
5000
06:21
paper is the enemy of words.
117
356000
3000
ფურცელი სიტყვების მტერია.
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
359000
4000
ეს როგორ? მე მიყვარს წიგნები,
მართლა მიყვარს
მართლა მიყვარს
06:28
Some of my best friends are books.
119
363000
2000
ზოგი ჩემი საუკეთესო მეგობარი
სწორედ წიგნია.
სწორედ წიგნია.
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
365000
5000
თუმცა, წიგნი ლექსიკონისთვის
საუკეთესო ფორმა არაა.
საუკეთესო ფორმა არაა.
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
370000
2000
ალბათ ახლა იფიქრებთ: "კარგი ერთი,
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
372000
3000
ჩემ ლამაზ, ქაღალდის
ლექსიკონებს წაიღებენ?"
ლექსიკონებს წაიღებენ?"
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
375000
2000
არა. ისინი კვლავ გვექნება.
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
377000
4000
როცა მანქანები გაჩნდა... ანუ როცა მანქანა
გადაადგილების ძირითადი საშუალება გახდა,
გადაადგილების ძირითადი საშუალება გახდა,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
381000
3000
ცხენები არავის შეუკრებია და დაუხვრიტავს.
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
384000
2000
ესე იგი, ფურცლის ლექსიკონები კვლავ იქნება,
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
386000
3000
მაგრამ არა როგორც ძირითადი ლექსიკონი.
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
389000
3000
წიგნის ფორმის ლექსიკონი,
მისი ერთადერთი ფორმა არ არის
მისი ერთადერთი ფორმა არ არის
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
392000
2000
და შესაბამისად ვერც იქნება
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
394000
4000
სამომავლო ლექსიკონების პროტოტიპი.
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
398000
4000
მოდი ამ საკითხს ასე შევხედოთ,
თუ თქვენ ხელოვნურ შეზღუდვას განიცდით,
თუ თქვენ ხელოვნურ შეზღუდვას განიცდით,
07:07
artificial constraints lead to
132
402000
4000
ხელოვნურ შეზღუდვებს
შემთხვევით განმასხვავებლებსა
შემთხვევით განმასხვავებლებსა
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
406000
4000
და დამახინჯებულ
მსოფლმხედველობამდე მივყავართ.
მსოფლმხედველობამდე მივყავართ.
07:15
What if biologists could only study animals
134
410000
3000
წარმოიდგნიეთ რა იქნებოდა თუ ბიოლოგები,
მხოლოდ ადამიანებისთვის თვალწარმტაც
ცხოველებს შიესწავლიდნენ.
ცხოველებს შიესწავლიდნენ.
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
413000
2000
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
415000
2000
რა მოხდებოდა, ცხოველები ესთეტიური
თვალსაზრისით რომ შეგვეფასებინა
თვალსაზრისით რომ შეგვეფასებინა
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
417000
5000
და მხოლოდ საყვარელი ცხოველების
შესწავლა შეგვძლებოდა?
შესწავლა შეგვძლებოდა?
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
422000
4000
ჩვენ ყველაფერი გვეცოდინებოდა
ქარიზამტული მეგაფაუნის შესახებ,
ქარიზამტული მეგაფაუნის შესახებ,
07:31
and not very much about much else.
139
426000
2000
მაგრამ ძალიან ცოტა სხვა დანარჩენზე.
07:33
And I think this is a problem.
140
428000
2000
ჩემი აზრით, სწორედ ესაა პრობლემა.
07:35
I think we should study all the words,
141
430000
2000
ჩემი აზრით, ყველა სიტყვა უნდა ვისწავლოთ,
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
432000
5000
რადგან სიტყვებზე ფიქრისას
ძალიან მოკრძალებული ნაწილებისგან,
ძალიან მოკრძალებული ნაწილებისგან,
07:42
from very humble parts.
143
437000
4000
ლამაზი გამონათქვამების შექმნა შეგიძლიათ.
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
441000
4000
ლექსიკოგრაფია უფრო მეტად
მასალათმცოდნეობაა.
მასალათმცოდნეობაა.
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
445000
3000
ჩვენ იმ მასალების გამძლეობას ვსწავლობთ,
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
448000
3000
რომელთა გამოყენებითაც
თქვენ გამონათქვამებს აგებთ.
თქვენ გამონათქვამებს აგებთ.
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
451000
7000
მეტყვველებისა და წერის დროს.
ხალხი ხშირად მეკითხება:
ხალხი ხშირად მეკითხება:
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
458000
5000
"როგორ უნდა მივხვდეთ,
რომ სიტყვა ნამდვილია?"
რომ სიტყვა ნამდვილია?"
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
463000
7000
მათი აზრით, თუ სიტყვა
ჩვენი აზრების გამოხატვის საშუალებაა,
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
470000
2000
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
472000
3000
როგორ შეიძლება ვთქვათ,
რომ სახრახნისი ჩაქუჩს სჯობს?
რომ სახრახნისი ჩაქუჩს სჯობს?
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
475000
3000
ან ურო, მხვილპირიან ჩაქუჩზე უკეთესია?
08:23
They're just the right tools for the job.
153
478000
3000
ისინი უბრალოდ საქმიანობის
შესაბამისი ხელსაწყოებია.
შესაბამისი ხელსაწყოებია.
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
481000
3000
და ხალხი მეკითხება:
"როგორ მივხვდეთ, რომ სიტყვა ნამდვილია?"
"როგორ მივხვდეთ, რომ სიტყვა ნამდვილია?"
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
484000
3000
იცით, ყველას ვისაც
საბავშვო წიგნები წაუკითხავს იცის,
საბავშვო წიგნები წაუკითხავს იცის,
08:32
knows that love makes things real.
156
487000
4000
რომ საგნებს სიყვარული ხდის ნამდვილს.
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
491000
5000
თუ გიყვართ სიტყვა, გამოიყენეთ იგი.
სწორედ ეს ხდის მას ნამდვილს.
სწორედ ეს ხდის მას ნამდვილს.
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
496000
3000
არის თუ არა ის ლექსიკონში,
ეს მხოლოდ ხელოვნური განსხვავებაა.
ეს მხოლოდ ხელოვნური განსხვავებაა.
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
499000
3000
ლექსიკონში შეტანა სიტყვას
უფრო მეტად ნამდვილს არ ხდის.
უფრო მეტად ნამდვილს არ ხდის.
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
502000
4000
თუ თქვენ გიყვართ სიტყვა,
ის ნამდვილი ხდება.
ის ნამდვილი ხდება.
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
506000
3000
ამგვარად, თუ მოძრაობის კონტროლი
აღარ გვადარდებს
აღარ გვადარდებს
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
509000
5000
და ფურცლის ეტაპიც გადავლახეთ,
თუკი ნაკლებს ვფიქრობთ
თუკი ნაკლებს ვფიქრობთ
08:59
about control and more about description,
163
514000
4000
კონტროლზე და მეტს აღწერაზე,
09:03
then we can think of the English language
164
518000
2000
მაშინ შეგვიძლია ინგლისური ენა,
09:05
as being this beautiful mobile.
165
520000
3000
ამ ლამაზ მობილად(კინეტიკური ქანდაკება)
მივიჩნიოთ.
მივიჩნიოთ.
როცა კი შეხებისას ამ მობილის
პატარა ნაწილები იცვლება...
პატარა ნაწილები იცვლება...
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
523000
2000
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
525000
3000
როცა კი თქვენ სიტყვას ეხებით,
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
528000
2000
თქვენ მას ახალ კონტექსტში იყენებთ,
ახალ კონოტაციას სძენთ,
ახალ კონოტაციას სძენთ,
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
530000
3000
გამოთქვამთ, მობილს ამოძრავებთ.
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
533000
4000
თქვენ ის არ გაგიტეხავთ.
ეს უბრალოდ ახალი მდგომარეობაა.
ეს უბრალოდ ახალი მდგომარეობაა.
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
537000
3000
და ეს ახალი მდგომარეობა
შეიძლება ისეთივე ლამაზი იყოს.
შეიძლება ისეთივე ლამაზი იყოს.
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
540000
4000
ახლა კი, როცა საგზაო პოლიციელი აღარ ხართ..
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
544000
2000
საგზაო პოლიციელობის პრობლემა ისაა,
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
546000
3000
რომ ერთ გზაჯვარედინზე მხოლოდ ერთი
მარეგულერებელი უნდა იყოს,
მარეგულერებელი უნდა იყოს,
09:34
or the cars get confused. Right?
175
549000
3000
სხვაგვარდად მძღოლები დაიბნევიან, არა?
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
552000
3000
მაგრამ, თუ თქვენ მოძრაობას
აღარ არეგულირებთ
აღარ არეგულირებთ
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
555000
4000
და უბრალოდ მოძრავი მანქანების დათვლა გსურთ,
მეტი თვალი უფრო გამოგადგებათ.
მეტი თვალი უფრო გამოგადგებათ.
09:44
You can ask for help!
178
559000
2000
ამიტომ, შეგიძლიათ დახმარება ითხოვოთ!
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
561000
4000
დახმარებას თუ მოითხოვთ, მეტს შეძლებთ.
და ჩვენ დახმარება ნამდვილად გვჭირდება
და ჩვენ დახმარება ნამდვილად გვჭირდება
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
565000
3000
კონგრესის ბიბლიოთეკა: 17 მილიონი წიგნი,
09:53
of which half are in English.
181
568000
3000
მათი ნახევარი ინგლისურ ენაზეა.
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
571000
4000
თუ იქ არსებული 10 წიგნიდან
1-ში მაინც იქნება სიტყვა,
1-ში მაინც იქნება სიტყვა,
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
575000
2000
რომელიც ლექსიკონში არაა,
ამ სიტყვების მთლიანი რაოდენობა
2 სრული ლექსიკონის ეკვივალენტი იქნებოდა.
2 სრული ლექსიკონის ეკვივალენტი იქნებოდა.
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
577000
3000
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
580000
3000
არალექსიკონურ სიტყვას,
თითქმის ყველა წიგნში ვპოულობ.
თითქმის ყველა წიგნში ვპოულობ.
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
583000
2000
მაგალითად, როგორიცაა სიტყვა
"არალექსიკონური" (un-dictionaried)
"არალექსიკონური" (un-dictionaried)
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
585000
5000
მაგრამ გაზეთები?
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
590000
5000
გაზეთების არქივი 1759 წლიდან არსებობს,
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
595000
5000
58,1 მილიონი გაზეთის გვერდი.
აქედან ყოველი 100-დან 1-ში მაინც,
აქედან ყოველი 100-დან 1-ში მაინც,
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
600000
3000
თუ იქნება არალექსიკონური სიტყვა,
10:28
it would be an entire other OED.
191
603000
3000
მთელი ოქსფირდის ლექსიკონი გამოვიდოდა.
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
606000
5000
500 000-ზე მეტი სიტვყა. ეს ძალიან ბევრია
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
611000
3000
და აქ არ ვათვლი ჟურნალებს
და ბლოგებს, სხვათა შორის.
და ბლოგებს, სხვათა შორის.
კვირაში"BoingBoing"-ში უფრო მეტ
ახალ სიტყვას ვპოულობ,
ახალ სიტყვას ვპოულობ,
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
614000
2000
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
616000
2000
ვიდრე "Newsweek"-სა და "Time"-ში.
10:43
There's a lot going on there.
196
618000
2000
იქ ბევრ სიტყვას შეხვდებით.
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
620000
2000
პოლისემიაზე აღარაფერს ვამბობ.
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
622000
3000
ეს ზოგიერთი სიტყვის ხარბი თვისებაა,
10:50
more than one meaning for themselves.
199
625000
5000
ერთის ნაცვლად
რამდენიმე მნიშვნელობა შეითავსოს.
რამდენიმე მნიშვნელობა შეითავსოს.
აი, ავიღოთ ინგლისური სიტყვა "set",
რომელიც შიეძლება მაჩვის სოროსაც ნიშნავდეს;
რომელიც შიეძლება მაჩვის სოროსაც ნიშნავდეს;
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
630000
4000
ელიზაბეთის საყელოს ნაკეცსაც
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
634000
3000
და ოქსფორდის ლექსიკონში
არის ერთი განმარტება,
არის ერთი განმარტება,
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
637000
2000
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
639000
3000
სადაც ამ სიტყვას
33 მნიშვნელობა შეესაბამება.
33 მნიშვნელობა შეესაბამება.
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
642000
3000
პატარა, მოკლე სიტყვა და 33 მნიშვნელობა.
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
645000
5000
ერთ-ერთ მათგანი კი ასეთია:
"მრავალნაირი ტექნიკური მნიშვნელობა"
"მრავალნაირი ტექნიკური მნიშვნელობა"
ეს იცით რას მეუბნება?
11:15
Do you know what that says to me?
206
650000
1000
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
651000
5000
პარასკევი საღამო იყო
და ვიღაცას პაბში წასვლა უნდოდა.(სიცილი)
და ვიღაცას პაბში წასვლა უნდოდა.(სიცილი)
სწორედ ლექსიკოგრაფმა
შეიმოკლა საქმე და დაწერა:
შეიმოკლა საქმე და დაწერა:
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
656000
2000
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
658000
2000
"მრავალნაირი ტექნიკური მნიშვნელობა".
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
660000
4000
ამგვარად, ყველა ეს სიტყვა ჩვენია
და დახმარება ნამდვილად გვჭირდება.
და დახმარება ნამდვილად გვჭირდება.
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
664000
3000
საქმე ისაა, რომ დახმარების
თხოვნა შეგვიძლია.
თხოვნა შეგვიძლია.
დახმარების თხოვნა რთული სულაც არაა.
11:32
asking for help's not that hard.
212
667000
1000
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
668000
3000
ანუ, ლექსიკოგრაფია
სარაკეტო მეცნიერება არ არის.
სარაკეტო მეცნიერება არ არის.
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
671000
3000
ხედავთ? ბევრი სიტყვა და რიცხვი ვახსენე,
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
674000
2000
ეს კი უფრო ვიზუალურ განმარტებებს მოგვცემს.
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
676000
3000
წარმოვიდგინოთ ლექსიკონი,
ინგლისური ენის რუკაა.
ინგლისური ენის რუკაა.
11:44
these bright spots are what we know about,
217
679000
2000
ეს ნათელი წერტილები კი, ის რაც ვიცით
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
681000
3000
ხოლო ბნელი წერტილები რაც არ ვიცით.
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
684000
5000
ამერიკული ინგლისურის სიტყვების რუკის
შემთხვევაში, ძალიან ცოტა რამ ვიცით.
შემთხვევაში, ძალიან ცოტა რამ ვიცით.
ჩვენ ენის ფორმაც კი არ ვიცით.
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
689000
3000
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
692000
3000
ეს რომ ამერიკული ინგლისურის რუკა იყოს...
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
695000
3000
შეხედეთ, ფლორიდაზე ძალიან ბუნდოვანი
წარმოდგენა გვაქვს.
წარმოდგენა გვაქვს.
12:03
but there's no California!
223
698000
3000
კალიფორნია კი, რუკაზე საერთოდ არაა!
12:06
We're missing California from American English.
224
701000
3000
ამერიკულ ინგლისურში კალიფორნია გვაკლია.
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
704000
5000
მასზე ცოტა რამ ვიცით და ვერც კი ვხვდებით,
რომ რუკაზე კალიფორნია გვაკლია.
რომ რუკაზე კალიფორნია გვაკლია.
რუკაზე ცარიელ ადგილს ვერც კი ვამჩნევთ.
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
709000
2000
ასე რომ კვლავ ვიმეორებ, ლექსიკოგრაფია
სარაკეტო მეცნიერება არ არის.
სარაკეტო მეცნიერება არ არის.
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
711000
3000
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
714000
3000
თუმცა რომც იყოს, სარაკეტო მეცნირებით
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
717000
4000
დღესდღეობით თავდადებული მოყვარეულები
არიან დაკავებული. ხვდებით?
არიან დაკავებული. ხვდებით?
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
721000
4000
ასეთი რთულიც არ უნდა იყოს სიტყვების ძებნა!
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
725000
3000
როგორც ვხედავთ, სხვა სფეროს მეცნიერები,
დახმარებას ითხოვენ
და ამით კარგ საქმესაც აკეთებენ.
და ამით კარგ საქმესაც აკეთებენ.
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
728000
3000
მაგალითად, არსებობს საიტი "eBird",
რომლზეც მოყვარული ჩიტის შემსწავლელები,
რომლზეც მოყვარული ჩიტის შემსწავლელები,
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
731000
2000
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
733000
2000
ჩიტებზე მოპოვებულ ინფორმაციას ტვირთავენ.
12:40
And then, ornithologists can go
235
735000
2000
შემდეგ კი ორნიტოლოგები მიდიან
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
737000
3000
და ეხმარებიან მათ პოპულაციის,
მიგრაციის და სხვა რამეების შესწავლაში.
მიგრაციის და სხვა რამეების შესწავლაში.
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
740000
3000
არსებობს ერთი ადამიანი, მაიკ ოუტსი.
ის ბრიტანეთში ცხოვრობს
ის ბრიტანეთში ცხოვრობს
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
743000
4000
და გალვანური კომპანიის დირექტორია.
12:52
He's found more than 140 comets.
239
747000
3000
მან 140-ზე მეტი კომეტა აღმოაჩინა.
მან იმდენი კომეტა იპოვა,
რომ ერთ-ერთს მისი სახელიც დაარქვეს.
რომ ერთ-ერთს მისი სახელიც დაარქვეს.
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
750000
3000
ეს მარსის იქით, შორეული მოგზაურობაა.
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
753000
1000
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
754000
2000
არამგონია მან იქ
უახლოეს მომავლში სურათები გადაიღოს,
უახლოეს მომავლში სურათები გადაიღოს,
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
756000
4000
მაგრამ ფაქტია, რომ მან ტელესკოპის გარეშე
140 კომეტა აღმოაჩინა.
140 კომეტა აღმოაჩინა.
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
760000
3000
მან ეს NASA SOHO-ს თანამგზავრიდან
13:08
and that's how he found them.
245
763000
2000
ჩამოტვირთული მონაცემებით შეძლო.
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
765000
4000
თუ ტელესკოპის გარეშე
კომეტების პოვნა შეგვიძლია
კომეტების პოვნა შეგვიძლია
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
769000
2000
სიტყვების პოვნას ვეღარ შევძლებთ?
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
771000
2000
ალბათ მიმიხვდით საითკენაც მივდივარ.
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
773000
3000
მივდივარ ინტერნეტისკენ,
იქ სადაც ყველა შედის.
იქ სადაც ყველა შედის.
ინტერნეტი სიტყვების შეგროვების
დიდებული საშუალებაა,
დიდებული საშუალებაა,
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
776000
2000
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
778000
1000
რადგან იგი შემგროვებლებითაა სავსე.
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
779000
3000
ინტერნეტის შესახებ ის ფაქტი ცოტამ თუ იცის,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
782000
3000
რომ რეალურად ინტრნეტი სიტყვებისა
და ენთუზიაზმის ერთობლიობაა.
და ენთუზიაზმის ერთობლიობაა.
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
785000
5000
სიტყვები და ენთუზიაზმი კი ლექსიკოგრაფიის
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
790000
3000
მთავარი რეცეპტია. მაგარია, არა?
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
793000
4000
ამჟამად ძალიან ბევრი კარგი სიტყვის
შემგროვებელი საიტი არსებობს,
შემგროვებელი საიტი არსებობს,
თუმცა, მათი ნაკლი ისაა,
რომ ისინი არასამეცნიეროა.
რომ ისინი არასამეცნიეროა.
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
797000
2000
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
799000
3000
ისინი სიტყვას კონტექსტის გარეშე აჩვენებენ.
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
802000
2000
საიდან წარმოიშვა ეს სიტყვა? ვინ გამოიყენა?
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
804000
2000
რომელ გაზეთში იყო? რომელ წიგნში?
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
806000
4000
სიტყვა არქეოლოგიური არტეფაქტივითაა.
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
810000
3000
თუ არტეფაქტის წარმოშობის ისტორია არ ვიცით,
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
813000
3000
ეს მეცნიერება აღარაა,
იგი უბრალო ლამაზ საგნად იქცევა.
იგი უბრალო ლამაზ საგნად იქცევა.
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
816000
3000
ასე რომ, სიტყვა წყაროს გარეშე
მოწყვეტილი ყვავილივითაა.
მოწყვეტილი ყვავილივითაა.
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
819000
4000
ლამაზი შესახედია, მაგრამ ჭკნება.
14:08
It dies too fast.
266
823000
1000
თანაც ძალიან სწრაფად.
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
824000
4000
მთელი ამ ხნის განმავლობაში ვიმეორებ:
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
828000
2000
"ლექსიკონი, ლექსიკონი,
ლექსიკონი, ლექსიკონი"
ლექსიკონი, ლექსიკონი"
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
830000
3000
და არა "რომელიმე ლექსიკონი"
ან "ლექსიკონები"
ან "ლექსიკონები"
რადგანაც ხალხი ლექსიკონს
მთლიანი ენის აღსანიშნავად იყენებს.
მთლიანი ენის აღსანიშნავად იყენებს.
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
833000
3000
ისინი მას სინექდოქიკურად(synecdochically)
იყენებენ.
იყენებენ.
14:21
They use it synecdochically.
271
836000
3000
სინექდოქიკურისმაგვარი სიტყვების ცოდნის
ერთ-ერთი პრობლემა ისაა,
ერთ-ერთი პრობლემა ისაა,
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
839000
3000
რომ ამ სიტყვის სათქმელად საბაბია საჭირო.
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
842000
3000
მთელი ეს საუბარი მხოლოდ საბაბი იყო,
რომ აქამდე მოვსულიყავი
რომ აქამდე მოვსულიყავი
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
845000
2000
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
847000
2000
და ყველა თგვენგანისათვის მეთქვა
"სინექდოქიკურად"
"სინექდოქიკურად"
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
849000
3000
ძალიან ვწუხვარ,
მაგრამ როცა რაღაცის ნაწილს იყენებთ,
მაგრამ როცა რაღაცის ნაწილს იყენებთ,
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
852000
2000
როგორც ლექსიკონია ენის ნაწილი,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
854000
5000
ან აშშ-ს დროშას ქვეყნის სიმბოლო,
14:44
then you're using it synecdochically.
279
859000
4000
მაშინ თქვენ მას სინექდოქიკურად იყენებთ.
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
863000
4000
თუმცა საქმე ისაა, რომ ჩვენ ლექსიკონში
მთელი ენის მოქცევა შეგვიძლია.
მთელი ენის მოქცევა შეგვიძლია.
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
281
867000
4000
თუ ჩვენ უფრო დიდ ტაფას ავიღებთ,
მასში ყველა სიტყვის მოთავსებას შევძლებთ.
მასში ყველა სიტყვის მოთავსებას შევძლებთ.
14:56
We can put in all the meanings.
282
871000
4000
ყველა მნიშვნელობას მასში მოვათავსებდით.
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
283
875000
4000
განა ყველას ეს არ გვინდა?
მეტი მნიშვნელობა ცხოვრებაში.
მეტი მნიშვნელობა ცხოვრებაში.
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
284
879000
4000
და ჩვენ შეგვიძლია ლექსიკონი არა მხოლოდ
ენის სიმბოლოდ,
ენის სიმბოლოდ,
15:08
we can make it be the whole language.
285
883000
3000
არამედ მთლიან ენად ვაქციოთ.
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
286
886000
2000
იცით? მე ვიმედოვნებ, რომ ჩემი ვაჟი,
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
287
888000
3000
რომელიც ამ თვეში 7-ის ხდება,
მინდა რომ მას მხოლოდ ბუნდოვნად ახსოვდეს,
მინდა რომ მას მხოლოდ ბუნდოვნად ახსოვდეს,
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
288
891000
5000
ასეთი ფორმის ლექსიკონების არსებობა.
და იცოდეს, რომ ასეთი ლექსიკონები
ოდესღაც არსებობდა.
ოდესღაც არსებობდა.
15:21
This is what dictionaries used to look like.
289
896000
2000
მინდა, რომ მისთვის ასეთ ლექსიკონი
მაგნიტურ ფირივით იყოს,
მაგნიტურ ფირივით იყოს,
15:23
I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
290
898000
2000
15:25
It's a format that died because it wasn't useful enough.
291
900000
4000
რომელიც გამოუსადეგარი აღმოჩნდა
და ხალხმა დაივიწყა.
და ხალხმა დაივიწყა.
15:29
It wasn't really what people needed.
292
904000
3000
ის ხალხს ნამდვილად არ სჭირდებოდა.
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
293
907000
3000
საქმე ისაა, რომ თუ ყველა სიტყვას
მოვაგროვებთ,
მოვაგროვებთ,
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
294
910000
4000
და ხელოვნური განსხვავება კარგ და
ცუდ სიტყვას შორის, აღარ გვექნება,
ცუდ სიტყვას შორის, აღარ გვექნება,
ენის მეცნიერულ აღწერას შევძლებთ.
15:39
we can really describe the language like scientists.
295
914000
3000
ხოლო ესთეტიკურ შეფასებას მწერლებს
და ორატორებს მივანდობთ.
და ორატორებს მივანდობთ.
15:42
We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
296
917000
2000
15:44
If we can do that, then I can spend all my time fishing,
297
919000
4000
თუ ამას შევძლებთ,
მთელ ჩემს დროს თევზაობას დავუთმობ
მთელ ჩემს დროს თევზაობას დავუთმობ
15:48
and I don't have to be a traffic cop anymore.
298
923000
5000
და საგზაო პოლიციელობა აღარ მომიწევს.
უღრმესი მადლობა ყურადღებისათვის.
15:53
Thank you very much for your kind attention.
299
928000
2000
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