TED2007
Erin McKean: The joy of lexicography
エリン・マッキーン「辞書を再定義する」
Filmed:
Readability: 3.3
1,271,097 views
愛すべき紙の辞書は絶滅すべき運命にあるのでしょうか？あふれんばかりに情熱的なこのトークの中で、辞書編纂の第一人者であるエリン・マッキーンが今日の紙の辞書がどのように変化していけるのか、多くの道筋を考えます。
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
誰か、この単語を調べたことのある人はいますか?
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
4000
4000
辞書でね (笑) 思ったとおりですね
00:33
How about this word?
2
8000
2000
この単語はどうでしょう
00:35
Here, I'll show it to you.
3
10000
1000
さあ、お見せしましょう
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
11000
3000
レキシコグラフィー 辞書を編集する作業のことです
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
14000
3000
「編纂する」という単語に注目してください
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
17000
3000
辞書は、花崗岩や岩の塊から削りだされるのではなく
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
7
20000
3000
数多くの小さなかけらから作られるのです
00:48
It's little discrete --
8
23000
1000
小さくて不連続(discrete)な -
00:49
that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
9
24000
4000
つづりはD-I-S-C-R-E-T-Eですね - かけらです
00:53
And those bits are words.
10
28000
2000
かけらとは単語のことです
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
11
30000
4000
辞書編集者の特権のひとつは
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
12
34000
3000
TEDに参加したり、本当に楽しい言葉を口にできることです
01:02
like lexicographical.
13
37000
3000
例えば"lexicographical (辞書編集に関する)"
01:05
Lexicographical has this great pattern:
14
40000
2000
"lexicographical" 素晴らしい強弱パターンです
01:07
it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
15
42000
2000
2つの強弱弱格を持つのです 「2つの強弱弱格」というだけで
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
16
44000
3000
オタクの目の色が変わります
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
17
47000
4000
でも"lexicographical"は"higgledy-piggledy (乱雑な)"と同じパターンです
01:16
Right? It's a fun word to say,
18
51000
2000
ね? 口にするだけで浮き浮きします
01:18
and I get to say it a lot.
19
53000
3000
私はこんな言葉をしょっちゅう口にします
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
20
56000
3000
今度は辞書編集者をしていて困ることをお話しします
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
21
59000
5000
辞書のイメージは温かでモコモコして心地よいものとは程遠く
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
22
64000
3000
抱きしめられるようなものではないのです
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
23
67000
7000
辞書に対して人々が持っている感覚はこのようなものです
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
24
74000
3000
辞書編集に笛など使いませんからお間違いなく
01:42
But people think that my job is to let the good words
25
77000
2000
良い単語が辞書に収まるように導いて
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
26
79000
3000
悪い単語を締め出すのが
01:47
and keep the bad words out.
27
82000
2000
私の仕事と思われています
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
28
84000
3000
でも私は交通警官にはなりたくありません
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
29
87000
4000
制服を着る仕事はしないんです
01:56
And for another, deciding what words are good
30
91000
4000
それに、単語の良し悪しを決めるのは
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
31
95000
2000
簡単ではありませんし
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
32
97000
4000
楽しくもありません 面白くない仕事には
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
33
101000
3000
やらない理由を探すものです
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
34
104000
5000
自分の仕事を何かの職業に例えるならば
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
35
109000
6000
漁師でありたいものです
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
36
115000
3000
英語という深く青い海に網を投げ入れて
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
37
118000
4000
底から素敵な生き物を引き揚げたいのです
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
38
122000
5000
でも私は漁に行きたいのに 交通整理が望まれるのはなぜでしょう
02:32
Well, I blame the Queen.
39
127000
2000
女王のせいです
02:34
Why do I blame the Queen?
40
129000
2000
なぜ女王を責めるかって？
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
131000
2000
なによりそう言うと楽しいですし
02:38
But secondly, I blame the Queen because
42
133000
3000
辞書が昔から
02:41
dictionaries have really not changed.
43
136000
2000
全然変わっていないからです
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
44
138000
2000
辞書というものは ビクトリア朝以来 変わらないのです
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
45
140000
6000
近代の辞書が女王の不興をかうとすれば
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
46
146000
3000
'F---"という単語が載っていることだけです
02:54
in American dictionaries since 1965.
47
149000
2000
アメリカの辞書に1965年から載っています
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
48
151000
3000
ジェームズ マレーは ビクトリア時代の人で
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
49
154000
2000
オックスフォード英語辞典の初代の編集者です
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
50
156000
3000
こんな帽子、私は持っていません 欲しいなぁ
03:04
So he's really responsible for a lot of
51
159000
4000
彼は、今日の辞書の原型を作り上げる上で
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
52
163000
2000
非常に大きな役割を果たしました
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
53
165000
3000
あんな帽子をかぶった人が
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
54
168000
7000
近代を象徴しているなんて問題です
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
55
175000
2000
彼は現代でも辞書の仕事ができるでしょう
03:22
There'd be virtually no learning curve.
56
177000
3000
辞書は何も変わっていないのですから
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
57
180000
2000
コンピュータがあるじゃないかと言う人もいます
03:27
Computers! What about computers?
58
182000
2000
でもそれがどうしたんですか？
03:29
The thing about computers is, I love computers.
59
184000
2000
私はコンピュータ好きです
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
186000
2000
オタクなんです
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
188000
4000
グーグルの本検索が禁止されたらハンストします
03:37
But computers don't do much else other than
62
192000
2000
でもコンピュータがするのは
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
63
194000
4000
辞書編纂のスピードを上げることぐらいです
03:43
They don't change the end result.
64
198000
4000
辞書そのものを変えることはありません
03:47
Because what a dictionary is,
65
202000
3000
辞書というのはビクトリア時代のデザインが
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
205000
3000
少しだけ近代的になったものですから
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
67
208000
6000
レトロなんです あるのは電動二輪車です
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
68
214000
3000
ビクトリア時代のデザインにエンジンがついただけなんです！
04:02
The design has not changed.
69
217000
3000
デザインは変わっていません
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
220000
2000
オンラインの辞書はどうかって？
04:07
Online dictionaries must be different.
71
222000
3000
オンラインの辞書は違うはずです
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
72
225000
2000
オックスフォード英語辞典のオンライン版です
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
227000
1000
ところで、私の好きな言葉があります
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
228000
5000
'Erinaceous" "ハリネズミの"とか、"ハリネズミ的な"といった意味です
04:18
Very useful word. So, look at that.
75
233000
6000
とても役に立つ言葉です これを見てください
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
76
239000
2000
今のオンライン辞書は、紙がスクリーンに映し出されたものです
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
241000
5000
変わり映えしないのです リンクもたったの２つ！
04:31
Right? Those little buttons,
78
246000
2000
わかるでしょ？ あの小さなボタン－
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
248000
3000
日付以外の全部を拡大しました
04:36
So there's not very much going on here.
80
251000
2000
オンラインの世界でも大したことは起きていないのです
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
253000
2000
クリックの手応えもありません
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
82
255000
3000
実際、オンライン辞書は紙の辞書の問題点を
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
258000
3000
ほとんど全部引き継いでいます 検索性を除いては
04:46
And when you improve searchability,
84
261000
2000
それに、検索性を高めると
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
263000
3000
紙の長所、つまりセレンディピティがなくなります
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
266000
3000
セレンディピティとは、探しものがあまりにも難しくて
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
269000
3000
何か別のものを見つけてしまうことです
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
272000
9000
（笑） つまり私たちが直面しているのは
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
281000
3000
ハムの端っこの問題なんです
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
284000
2000
ハムの端っこの問題って何だか知ってます？
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
286000
2000
家族の夕食にハムを料理している女の人がいました
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
288000
2000
ハムの端を切り落とし
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
290000
1000
捨てようとしたその端を見て
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
291000
2000
「すごく美味しそうなのになぜ捨てるんだろう?」
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
293000
2000
「お母さんはいつもそうしてたわ」
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
295000
1000
で、お母さんに電話して聞きます
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
296000
2000
「何でハムの端っこは切り落とすの？」
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
298000
3000
「さあ おばあちゃんがいつもそうしてたから」
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
301000
2000
それでおばあちゃんに電話してみると
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
303000
4000
「鍋が小さすぎたんだよ!」（笑）
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
307000
4000
そうです 良い単語と悪い単語があるんじゃなくて
05:36
We have a pan that's too small!
102
311000
3000
鍋が小さすぎるんです！
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
314000
2000
ハムは端っこもおいしいので 捨てなくていいんです
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
316000
3000
場所を探していて
05:44
and they don't find a place on the map,
105
319000
2000
そこが地図で見つからないと
05:46
they think, "This map sucks!"
106
321000
2000
「役立たずの地図め！」と思います
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
323000
2000
ガイドブックにないバーなどを見つけると
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
325000
3000
「ガイドに載ってないんだから良い場所に違いない！」と思います
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
328000
3000
でも、辞書にない言葉を見つけると
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
331000
5000
「これは悪い単語だ」と思うのです なぜ？ 悪いのは辞書かもしれないのに
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
336000
5000
なぜ、ハムがフライパンよりも大き過ぎることを責めるんですか？
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
341000
3000
そうしても小さなハムは手に入りませんよ
06:09
The English language is as big as it is.
113
344000
3000
英語という言葉はとても大きいのです
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
347000
2000
ハムの端っこの問題を抱えているのなら、
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
349000
2000
それについて考えているのなら、
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
351000
5000
結論は必然的に得られますが直感に反するものです
06:21
paper is the enemy of words.
117
356000
3000
紙は単語の敵なのです
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
359000
4000
どうしてかって？ 私は本が大好きです
06:28
Some of my best friends are books.
119
363000
2000
本は私の親友です
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
365000
5000
でも本は辞書にとって最適の姿ではないのです
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
370000
2000
「まあなんてこと
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
372000
3000
私の美しい紙の辞書は無くなるの？」とご心配ですか
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
375000
2000
違います 紙の辞書は今後も生き続けます
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
377000
4000
車が主要な交通手段になった時にも
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
381000
3000
馬を集めて射殺したりしません
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
384000
2000
だから、紙の辞書はこれからも存在するのです
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
386000
3000
でもそれは主要な辞書ではなくなるでしょう
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
389000
3000
本という形式は辞書にとって
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
392000
2000
唯一の形式ではなくなるでしょうし
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
394000
4000
辞書のプロトタイプでもなくなるでしょう
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
398000
4000
こんな風に考えてみてください
07:07
artificial constraints lead to
132
402000
4000
人為的な制約は恣意的な区別や
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
406000
4000
歪んだ世界観につながります
07:15
What if biologists could only study animals
134
410000
3000
もし生物学者たちが人をうならせるような動物しか
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
413000
2000
研究できなかったとしたらどうなるでしょう
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
415000
2000
動物を美的な基準で審査して
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
417000
5000
人々が可愛らしいと思うものだけを研究できるとしたら？
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
422000
4000
人気の大型獣には詳しくても
07:31
and not very much about much else.
139
426000
2000
その他の動物については知らないことになるでしょう
07:33
And I think this is a problem.
140
428000
2000
これは問題です
07:35
I think we should study all the words,
141
430000
2000
全ての単語を研究すべきだと思うのです
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
432000
5000
考えてみれば 控えめな単語を部品として
07:42
from very humble parts.
143
437000
4000
美しい表現を生み出すことができるのだから
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
441000
4000
辞書の編纂は実のところ材料科学のようなものです
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
445000
3000
用いる材料の許容範囲を調べながら
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
448000
3000
表現の構造、つまりスピーチや文章を
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
451000
7000
組み立てるのです 時々こう言われます
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
458000
5000
「で どうすればその単語が本物だとわかる？」
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
463000
7000
彼らはこう考えます 「単語というのが自らの思考を表現するための
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
470000
2000
道具だとするならば、
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
472000
3000
どうしてネジ回しは金槌よりも良いと言えるのだろう?
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
475000
3000
どうして大槌は丸頭ハンマーよりも良いと言えるのだろう?
08:23
They're just the right tools for the job.
153
478000
3000
どれも用途に合った働きをするだけなのに」と
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
481000
3000
それで「どうやったら単語が本物かどうかわかる？」と聞くのです
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
484000
3000
子ども向けの本を読んだことのある人なら誰でも
08:32
knows that love makes things real.
156
487000
4000
愛情はものごとを本物にするということを知っています
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
491000
5000
気に入った単語があるなら、使って下さい そうすれば本物になります
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
496000
3000
辞書に載っているかどうかは人為的な区別です
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
499000
3000
それによって単語がよりリアルなものになるなんてことはありません
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
502000
4000
あなたが愛情を抱くから単語が本物になるのです
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
506000
3000
交通整理をしようと思わなければ
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
509000
5000
紙を乗り越えたならば、そしてコントロールのことよりも
08:59
about control and more about description,
163
514000
4000
記述に気を配るようになれば、
09:03
then we can think of the English language
164
518000
2000
英語という言語を
09:05
as being this beautiful mobile.
165
520000
3000
こんな美しいモビールだと考えることができます
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
523000
2000
モビールの小さな部品は触れると動きます
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
525000
3000
つまり、ある単語を選んで
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
528000
2000
新しい文脈や含意で使ったり
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
530000
3000
動詞にしたりすると、モビールが動きます
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
533000
4000
壊れるのではなく ただ新しい配置に動くのです
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
537000
3000
その配置も同じぐらい美しいかもしれません
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
540000
4000
交通警官であることをやめれば－
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
544000
2000
交通警官の問題点は
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
546000
3000
ひとつの交差点に彼らが大勢いると
09:34
or the cars get confused. Right?
175
549000
3000
かえって混乱してしまうことです
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
552000
3000
でももし交通整理ではなく
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
555000
4000
通過車両の台数を数えるなら、人数が多い方がいいのです
09:44
You can ask for help!
178
559000
2000
助けを求めることができるのです！
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
561000
4000
手伝いがあればより多くのことができます 本当に手助けが必要なのです
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
565000
3000
国会図書館には1700万冊の本があります
09:53
of which half are in English.
181
568000
3000
その半分が英語の本です
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
571000
4000
辞書に載っていない単語のある本が
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
575000
2000
10冊のうち1冊だけだったとしても
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
577000
3000
大辞典2冊分以上の量になります
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
580000
3000
私は、辞書未掲載の単語を－
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
583000
2000
今使った"辞書未掲載"のような－
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
585000
5000
読む本のほぼ全てで見かけます 新聞はどうでしょう？
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
590000
5000
新聞のアーカイブは1759年までさかのぼります
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
595000
5000
5810万ページです 辞書未掲載の単語が
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
600000
3000
100ページにほんの一つだけあったとすると
10:28
it would be an entire other OED.
191
603000
3000
オックスフォード英語大辞典に匹敵する分量になります
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
606000
5000
50万個の単語です ものすごい数です
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
611000
3000
雑誌やブログは言うまでもありません
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
614000
2000
１週間にブログ「ボインボイン」で見つける新語は
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
616000
2000
「ニューズウイーク」や「タイム」より多いのです
10:43
There's a lot going on there.
196
618000
2000
いろんなことが起きています
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
620000
2000
言葉の多義性については触れてもいません
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
622000
3000
一部の単語は一つ以上の意味を
10:50
more than one meaning for themselves.
199
625000
5000
持とうとする欲張りな習性があります
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
630000
4000
たとえば"set"はアナグマの巣穴でもあり
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
634000
3000
エリザベス朝様式の襟のひだでもあります
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
637000
2000
オックスフォード英語大辞典には
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
639000
3000
'set"の意味が33通り載っています
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
642000
3000
小さな言葉ですが、33の定義があるのです
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
645000
5000
その一つは「雑多な技術上の意味」とだけ記されています
11:15
Do you know what that says to me?
206
650000
1000
きっとこういうことなんでしょう
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
651000
5000
金曜日も夕方、さっさとパブに行きたかったんでしょうね
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
656000
2000
辞書編集の交通警官がひとこと
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
658000
2000
"雑多な技術上の意味"で片付けたわけです
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
660000
4000
こうした単語が無数にあるから、助けが必要なのです
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
664000
3000
実際、手伝ってもらえるのです
11:32
asking for help's not that hard.
212
667000
1000
そんなに大変なことではありません
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
668000
3000
辞書編纂はロケット科学ではないのですから
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
671000
3000
たくさんの単語や数のことを話しましたが
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
674000
2000
視覚的に説明するとこうなります
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
676000
3000
辞書を英語という言語の地図だと考えるならば
11:44
these bright spots are what we know about,
217
679000
2000
明るいところが我々の知っている部分で
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
681000
3000
暗いところは闇の中にある部分です
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
684000
5000
これがアメリカ英語の全ての単語を網羅する地図だとすれば、私たちはあまり多くを知らないことになります
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
689000
3000
言語の形すら知らないのです
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
692000
3000
もしこれが辞書で、アメリカ英語の地図だとするならば
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
695000
3000
何となくフロリダの場所は想像できますが
12:03
but there's no California!
223
698000
3000
カリフォルニアはありません！
12:06
We're missing California from American English.
224
701000
3000
アメリカ英語からカリフォルニアが欠けているのです
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
704000
5000
私たちはあまり多くを知りませんし、カリフォルニアが欠けていることすら知りません
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
709000
2000
地図上に空白があることすらわかりません
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
711000
3000
もう一度言いますが、辞書編纂はロケット科学ではないのです
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
714000
3000
でも仮にそうだとしても、最近ではロケット科学も
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
717000
4000
熱心なアマチュアによって行われているのです ご存知ですか？
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
721000
4000
だから、単語を見つけるのはそんなに難しいはずはないのです
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
725000
3000
他の分野では多くの科学者たちが
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
728000
3000
人々の助けを得て、良い成果をあげています
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
731000
2000
例えば、「eバード」ではアマチュアのバードウォッチャーたちが
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
733000
2000
鳥の目撃情報をアップロードすることができます
12:40
And then, ornithologists can go
235
735000
2000
それをもとに鳥類学者が出かけて
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
737000
3000
鳥の数や季節移動などを追跡するのです
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
740000
3000
イギリスにマイク オーツという人がいます
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
743000
4000
彼はメッキ会社の重役ですが
12:52
He's found more than 140 comets.
239
747000
3000
140以上のすい星を発見してきました
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
750000
3000
多く見つけたので、すい星に彼の名もつきました
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
753000
1000
火星を過ぎて どんどん進んでいます
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
754000
2000
写真には当分収めることができないでしょう
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
756000
4000
でも彼は140個のすい星を望遠鏡なしで見つけたのです
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
760000
3000
NASAのSOHO衛星から得られたデータをダウンロードして
13:08
and that's how he found them.
245
763000
2000
見つけたのです
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
765000
4000
望遠鏡を使わずにすい星を発見できるのなら
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
769000
2000
単語だって発見できると思いませんか？
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
771000
2000
私が何をしようとしているかおわかりでしょう
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
773000
3000
他の誰もがそうしているように、インターネットの世界に行くのです
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
776000
2000
インターネットは単語を集めるのにはすごく良い場です
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
778000
1000
コレクターたちがたくさんいます
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
779000
3000
あまり知られていない技術的な事実なのですが
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
782000
3000
インターネットは単語と熱意で作り上げられています
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
785000
5000
そして単語と熱意は辞書編纂にも求められます
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
790000
3000
すごいことだと思いませんか？
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
793000
4000
今でも単語を集めるのに本当に役立つサイトがたくさんありますが
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
797000
2000
その一部は十分に科学的でないという問題があります
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
799000
3000
単語はあっても文脈が欠けているのです
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
802000
2000
その単語はどこから来たのか？誰が言ったのか？
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
804000
2000
どの新聞や本に載っていたのか？
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
806000
4000
単語というのは考古学的な工芸品のようなものです
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
810000
3000
工芸品の来歴や出所がわからなければ
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
813000
3000
それは科学ではありません ただ見るだけのものです
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
816000
3000
原典のない単語は切り花のようで
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
819000
4000
しばらくは見てきれいですが、やがて枯れます
14:08
It dies too fast.
266
823000
1000
あまりにも早く枯れてしまうのです
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
824000
4000
わたしはずっと
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
828000
2000
"The Dictionary" (「その辞書」)と言っています
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
830000
3000
「不特定の辞書」や「複数の辞書」ではありません
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
833000
3000
それは、「その辞書」があれば言葉全体を表すことができるからです
14:21
They use it synecdochically.
271
836000
3000
「その辞書」を代喩的に使うのです
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
839000
3000
「代喩的」なんて言葉を知っていると
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
842000
3000
どうにかして「代喩的」と口にしたくなります
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
845000
2000
今日ずっと話をしてきたのは
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
847000
2000
皆さんに「代喩的」と言うためでした
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
849000
3000
本当にごめんなさい でも何かの一部を使うとき -
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
852000
2000
辞書と言うのは言語の一部ですし
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
854000
5000
旗が国のシンボルとしてアメリカを表したりしますが -
14:44
then you're using it synecdochically.
279
859000
4000
代喩的に使っているということになるのです
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
863000
4000
大事なのは、辞書は言語全体になり得るということです
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
281
867000
4000
大きな鍋を使えば、全ての単語をそこに入れられるのです
14:56
We can put in all the meanings.
282
871000
4000
全ての意味も入れられるのです
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
283
875000
4000
皆さん、人生により多くの意味を望みますよね?
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
284
879000
4000
辞書は、言語のシンボルであるだけでなく
15:08
we can make it be the whole language.
285
883000
3000
言語全体にすることができるのです
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
286
886000
2000
私が本当に望んでいるのは、今月7歳になる息子が
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
287
888000
3000
辞書はこんな形式のものだった事を
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
288
891000
5000
ほとんど忘れてくれるようになることです
15:21
This is what dictionaries used to look like.
289
896000
2000
辞書はかつてこのようなものでした
15:23
I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
290
898000
2000
息子の時代には、この種の辞書が８トラックのテープのように
15:25
It's a format that died because it wasn't useful enough.
291
900000
4000
無用で廃れたフォーマットになって欲しいのです
15:29
It wasn't really what people needed.
292
904000
3000
人々が本当に必要としたものではなかったのです
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
293
907000
3000
もしすべての単語を辞書に入れることができて
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
294
910000
4000
良いとか悪いの人為的区別をする必要がなくなれば
15:39
we can really describe the language like scientists.
295
914000
3000
科学者のように言語を表すことができるでしょう
15:42
We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
296
917000
2000
美的な判断は作家や話し手に任せればよいのです
15:44
If we can do that, then I can spend all my time fishing,
297
919000
4000
そうなれば、私はもう交通警官をやめて
15:48
and I don't have to be a traffic cop anymore.
298
923000
5000
漁に専念することができるのです
15:53
Thank you very much for your kind attention.
299
928000
2000
ご清聴を感謝します
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