ABOUT THE SPEAKER
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.

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.  

 

 

More profile about the speaker
Erin McKean | Speaker | TED.com
TED2007

Erin McKean: The joy of lexicography

エリン・マッキーン「辞書を再定義する」

Filmed:
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。
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
Now, have any of y'all ever looked見た up this wordワード?
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辞書? (Laughter笑い) 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ワード?
2
8000
2000
この単語はどうでしょう
00:35
Here, I'll showショー it to you.
3
10000
1000
さあ、お見せしましょう
00:36
Lexicographyレキシコグラフィー: the practice練習 of compilingコンパイルする dictionaries辞書.
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通知 -- we're very specific特定 -- that wordワード "compileコンパイル."
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辞書 is not carved刻まれた out of a pieceピース of granite花崗岩,
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ビット.
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離散 --
8
23000
1000
小さくて不連続(discrete)な -
00:49
that's spelled綴り D-I-S-C-R-E-T-E離散 -- bitsビット.
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ビット are words言葉.
10
28000
2000
かけらとは単語のことです
00:55
Now one of the perks特典 of beingであること a lexicographer辞書編集者 --
11
30000
4000
辞書編集者の特権のひとつは
00:59
besidesその他 getting取得 to come to TEDTED -- is that you get to say really fun楽しい words言葉,
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辞書編集的.
13
37000
3000
例えば"lexicographical (辞書編集に関する)"
01:05
Lexicographical辞書学的な has this great patternパターン:
14
40000
2000
"lexicographical" 素晴らしい強弱パターンです
01:07
it's calledと呼ばれる a doubleダブル dactylダクチル. And just by saying言って doubleダブル dactylダクチル,
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送られた the geekオタク needle all the way into the red. (Laughter笑い) (Applause拍手)
16
44000
3000
オタクの目の色が変わります
01:12
But "lexicographical辞書編集的" is the same同じ patternパターン as "higgledy-piggledyヒグリー・ピグリー."
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楽しい wordワード 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非特権 of beingであること a lexicographer辞書編集者
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通常 have a kind種類 of warm暖かい, fuzzyファジー, snugglyぴったり image画像 of the dictionary辞書.
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誰も hugs抱擁 their彼らの dictionaries辞書.
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しばしば think about the dictionary辞書 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辞書編集的 whistleホイッスル.
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ジョブ is to let the good words言葉
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難しい left-hand左手 turn順番 into the dictionary辞書,
26
79000
3000
悪い単語を締め出すのが
01:47
and keep the bad悪い words言葉 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トラフィック cop警官.
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制服.
29
87000
4000
制服を着る仕事はしないんです
01:56
And for another別の, deciding決定する what words言葉 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言葉 are bad悪い is actually実際に not very easy簡単.
31
95000
2000
簡単ではありませんし
02:02
And it's not very fun楽しい. And when parts部品 of your jobジョブ are not easy簡単 or fun楽しい,
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種類 of look for an excuse言い訳 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種類 of occupation職業
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隠喩 for my work, I would much ratherむしろ be a fisherman漁師.
35
109000
6000
漁師でありたいものです
02:20
I want to throwスロー my big大きい netネット into the deep深い, blue ocean海洋 of English英語
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素晴らしい creatures生き物 I can dragドラッグ 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直接 trafficトラフィック, when I would much ratherむしろ go fishing釣り?
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責任 the Queenクイーン.
39
127000
2000
女王のせいです
02:34
Why do I blame責任 the Queenクイーン?
40
129000
2000
なぜ女王を責めるかって?
02:36
Well, first of all, I blame責任 the Queenクイーン because it's funny面白い.
41
131000
2000
なによりそう言うと楽しいですし
02:38
But secondly第二に, I blame責任 the Queenクイーン because
42
133000
3000
辞書が昔から
02:41
dictionaries辞書 have really not changedかわった.
43
136000
2000
全然変わっていないからです
02:43
Our ideaアイディア of what a dictionary辞書 is has not changedかわった since以来 her reign治世.
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クイーン Victoriaビクトリア州 would not be amused面白い by in modernモダン dictionaries辞書
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包含 of the F-wordFワード, whichどの has happened起こった
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アメリカ人 dictionaries辞書 since以来 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ビクトリア朝 era時代.
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ジェームス Murrayマレー, first editor編集者 of the Oxfordオックスフォード English英語 Dictionary辞書.
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帽子. I wish望む I had that hat帽子.
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責任ある 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検討する modernモダン in dictionaries辞書 today今日.
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外見 like that, in that hat帽子,
53
165000
3000
あんな帽子をかぶった人が
03:13
is the face of modernity近代, you have a problem問題.
54
168000
7000
近代を象徴しているなんて問題です
03:20
And so, Jamesジェームス Murrayマレー could get a jobジョブ on any dictionary辞書 today今日.
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赤い be virtually事実上 no learning学習 curve曲線.
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コース, a few少数 of us are saying言って: okay, computersコンピュータ!
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コンピュータ! What about computersコンピュータ?
58
182000
2000
でもそれがどうしたんですか?
03:29
The thing about computersコンピュータ is, I love computersコンピュータ.
59
184000
2000
私はコンピュータ好きです
03:31
I mean, I'm a huge巨大 geekオタク, I love computersコンピュータ.
60
186000
2000
オタクなんです
03:33
I would go on a hunger飢え strikeストライク before I let them take away GoogleGoogle Book Searchサーチ 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コンピュータ don't do much elseelse other than
62
192000
2000
でもコンピュータがするのは
03:39
speed速度 up the processプロセス of compilingコンパイルする dictionaries辞書.
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変化する the end終わり result結果.
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辞書 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ビクトリア朝 design設計 merged合併 with a little bitビット of modernモダン propulsion推進.
66
205000
3000
少しだけ近代的になったものですから
03:53
It's steampunkSteampunk. What we have is an electric電気の velocipedeベロシフェデ.
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ビクトリア朝 design設計 with an engineエンジン 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設計 has not changedかわった.
69
217000
3000
デザインは変わっていません
04:05
And OK, what about onlineオンライン dictionaries辞書, right?
70
220000
2000
オンラインの辞書はどうかって?
04:07
Onlineオンライン dictionaries辞書 must必須 be different異なる.
71
222000
3000
オンラインの辞書は違うはずです
04:10
This is the Oxfordオックスフォード English英語 Dictionary辞書 Onlineオンライン, one of the bestベスト onlineオンライン dictionaries辞書.
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お気に入り wordワード, 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荒野: pertaining関連する to the hedgehogヘッジホッグ family家族; of the nature自然 of a hedgehogヘッジホッグ.
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有用 wordワード. 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オンライン dictionaries辞書 right now are paper thrownスローされた up on a screen画面.
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平らな. Look how manyたくさんの linksリンク there are in the actual実際の entryエントリ: 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ボタン,
78
246000
2000
わかるでしょ? あの小さなボタン-
04:33
I had them all expanded拡張された exceptを除いて for the date日付 chartチャート.
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クリック感.
81
253000
2000
クリックの手応えもありません
04:40
And in fact事実, onlineオンライン dictionaries辞書 replicate複製する
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ほぼ all the problems問題 of print印刷する, exceptを除いて for searchability検索可能性.
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改善する searchability検索可能性,
84
261000
2000
それに、検索性を高めると
04:48
you actually実際に take away the one advantage利点 of print印刷する, whichどの is serendipity意外な.
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セレンディピティ is when you find things you weren'tなかった 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所見 what you are looking for is so damned卑劣な difficult難しい.
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笑い) (Applause拍手) -- 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ハム buttバット problem問題.
89
281000
3000
ハムの端っこの問題なんです
05:09
Does everyoneみんな know the hamハム buttバット problem問題?
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女性の making作る a hamハム for a big大きい, family家族 dinnerディナー.
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行く to cutカット the buttバット off the hamハム and throwスロー it away,
92
288000
2000
ハムの端を切り落とし
05:15
and she looks外見 at this pieceピース of hamハム 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完全に good pieceピース of hamハム. Why am I throwing投げ 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ママ 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コール up momママ, and she says言う,
96
295000
1000
で、お母さんに電話して聞きます
05:21
"Momママ, why'dなぜ you cutカット the buttバット off the hamハム, when you're making作る a hamハム?"
97
296000
2000
「何でハムの端っこは切り落とすの?」
05:23
She says言う, "I don't know, my momママ 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おばあちゃん, and grandmaおばあちゃん says言う,
99
301000
2000
それでおばあちゃんに電話してみると
05:28
"My panパン was too small小さい!" (Laughter笑い)
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言葉 and bad悪い words言葉.
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パン that's too small小さい!
102
311000
3000
鍋が小さすぎるんです!
05:39
You know, that hamハム buttバット is deliciousおいしい! There's no reason理由 to throwスロー 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悪い words言葉 -- see, when people think about a place場所
104
316000
3000
場所を探していて
05:44
and they don't find a place場所 on the map地図,
105
319000
2000
そこが地図で見つからないと
05:46
they think, "This map地図 sucks吸う!"
106
321000
2000
「役立たずの地図め!」と思います
05:48
When they find a nightspotナイトスポット or a barバー, and it's not in the guidebookガイドブック,
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オー, this place場所 must必須 be coolクール! It's not in the guidebookガイドブック."
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ワード that's not in the dictionary辞書, they think,
109
328000
3000
でも、辞書にない言葉を見つけると
05:56
"This must必須 be a bad悪い wordワード." Why? It's more likelyおそらく to be a bad悪い dictionary辞書.
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非難する the hamハム for beingであること too big大きい for the panパン?
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小さい hamハム.
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英語 language言語 is as big大きい 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ハム buttバット problem問題,
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考え about the hamハム buttバット problem問題,
115
349000
2000
それについて考えているのなら、
06:16
the conclusion結論 that it leadsリード you to is inexorable冷酷な and counterintuitive反直観的:
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言葉.
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ベスト friends友達 are books.
119
363000
2000
本は私の親友です
06:30
But the book is not the bestベスト shape形状 for the dictionary辞書.
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男の子.
121
370000
2000
「まあなんてこと
06:37
People are going to take away my beautiful綺麗な, paper dictionaries辞書?"
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辞書.
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なりました the dominant支配的 modeモード of transportation交通,
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円形 up all the horses and shootシュート them.
125
381000
3000
馬を集めて射殺したりしません
06:49
You know, there'reそこにいる still going to be paper dictionaries辞書,
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支配的 dictionary辞書.
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本の形 dictionary辞書 is not going to be the only shape形状
128
389000
3000
本という形式は辞書にとって
06:57
dictionaries辞書 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プロトタイプ for the shapes dictionaries辞書 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人工的な constraint制約,
131
398000
4000
こんな風に考えてみてください
07:07
artificial人工的な constraints制約 lead to
132
402000
4000
人為的な制約は恣意的な区別や
07:11
arbitrary任意 distinctions区別 and a skewed歪んだ worldview世界観.
133
406000
4000
歪んだ世界観につながります
07:15
What if biologists生物学者 could only study調査 animals動物
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, "AwwAww." 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美的 judgments判断 about animals動物,
136
415000
2000
動物を美的な基準で審査して
07:22
and only the onesもの we thought were cute可愛い were the onesもの that we could study調査?
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結婚した know a whole全体 lot about charismaticカリスマ性の megafaunaメガファウナ,
138
422000
4000
人気の大型獣には詳しくても
07:31
and not very much about much elseelse.
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問題.
140
428000
2000
これは問題です
07:35
I think we should study調査 all the words言葉,
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言葉, you can make beautiful綺麗な expressions表現
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謙虚な parts部品.
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レキシコグラフィー is really more about material材料 science科学.
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勉強する the tolerances公差 of the materials材料
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ビルドする the structure構造 of your expression表現:
146
448000
3000
表現の構造、つまりスピーチや文章を
07:56
your speechesスピーチ and your writing書き込み. And then, oftenしばしば 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ワード is realリアル?"
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言葉 are the toolsツール
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ビルドする the expressions表現 of our thoughts思考,
150
470000
2000
道具だとするならば、
08:17
how can you say that screwdriversドライバー are better than hammersハンマー?
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スレッジハンマー is better than a ball-peenボールペン hammerハンマー?"
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ツール for the jobジョブ.
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ワード is realリアル?"
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だれの read読む a children's子供たち 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知っている that love makes作る things realリアル.
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ワード, use it. That makes作る it realリアル.
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であること in the dictionary辞書 is an artificial人工的な distinction区別.
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ワード any more realリアル 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ワード, it becomes〜になる realリアル.
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心配する about directing演出 trafficトラフィック,
161
506000
3000
交通整理をしようと思わなければ
08:54
if we've私たちは transcended超越 paper, if we are worrying心配する lessもっと少なく
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コントロール and more about description説明,
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英語 language言語
164
518000
2000
英語という言語を
09:05
as beingであること this beautiful綺麗な mobileモバイル.
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部品 of the mobileモバイル changes変更,
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触れた, any time you touchタッチ a wordワード,
167
525000
3000
つまり、ある単語を選んで
09:13
you use it in a new新しい contextコンテキスト, you give it a new新しい connotation含意,
168
528000
2000
新しい文脈や含意で使ったり
09:15
you verb動詞 it, you make the mobileモバイル move動く.
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ブレーク it. It's just in a new新しい positionポジション,
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新しい positionポジション can be just as beautiful綺麗な.
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より長いです a trafficトラフィック cop警官 --
172
540000
4000
交通警官であることをやめれば-
09:29
the problem問題 with beingであること a trafficトラフィック cop警官 is
173
544000
2000
交通警官の問題点は
09:31
there can only be so manyたくさんの trafficトラフィック cops警官 in any one intersection交差点,
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混乱した. 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ゴール is no longerより長いです to direct直接 the trafficトラフィック,
176
552000
3000
でももし交通整理ではなく
09:40
but maybe to countカウント the cars that go by, then more eyeballs眼球 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尋ねる 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尋ねる for help, you get more done完了. 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としょうかん of Congress会議: 17 million百万 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どの halfハーフ are in English英語.
181
568000
3000
その半分が英語の本です
09:56
If only one out of everyすべて 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ワード that's not in the dictionary辞書 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同等 to more than two unabridged切断されていない dictionaries辞書.
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-dictionariedun-dictionaried wordワード --
185
580000
3000
私は、辞書未掲載の単語を-
10:08
a wordワード like "un-dictionariedun-dictionaried," for example --
186
583000
2000
今使った"辞書未掲載"のような-
10:10
in almostほぼ everyすべて book I read読む. What about newspapers新聞?
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新聞 archiveアーカイブ goes行く 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百万 newspaper新聞 pagesページ. 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ページ had an un-dictionariedun-dictionaried wordワード 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全体 other OEDOED.
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言葉. 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話す about magazines雑誌. I'm not talking話す about blogsブログ --
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新しい words言葉 on BoingBoingボーイング in a given与えられた week週間
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ニューズウィーク 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話す about polysemy多義性,
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どの is the greedy貪欲 habit習慣 some words言葉 have of taking取る
198
622000
3000
一部の単語は一つ以上の意味を
10:50
more than one meaning意味 for themselves自分自身.
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ワード "setセット," a setセット can be a badger's馬鹿 burrow巣穴,
200
630000
4000
たとえば"set"はアナグマの巣穴でもあり
10:59
a setセット can be one of the pleatsプリーツ in an Elizabethanエリザベス ruffラフ,
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番号付き definition定義 in the OEDOED.
202
637000
2000
オックスフォード英語大辞典には
11:04
The OEDOED has 33 different異なる numbered番号付き definitions定義 for setセット.
203
639000
3000
'set"の意味が33通り載っています
11:07
Tiny小さな, little wordワード, 33 numbered番号付き definitions定義.
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ラベルされた "miscellaneous technicalテクニカル senses感覚."
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言う to me?
206
650000
1000
きっとこういうことなんでしょう
11:16
That says言う to me, it was Friday金曜日 afternoon午後 and somebody誰か wanted to go down the pubパブ. (Laughter笑い)
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辞書編集的 cop警官 out,
208
656000
2000
辞書編集の交通警官がひとこと
11:23
to say, "miscellaneous technicalテクニカル senses感覚."
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言葉, 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尋ねる for help --
211
664000
3000
実際、手伝ってもらえるのです
11:32
asking尋ねる for help's助け not that hardハード.
212
667000
1000
そんなに大変なことではありません
11:33
I mean, lexicography辞書編集 is not rocketロケット science科学.
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与えた you a lot of words言葉 and a lot of numbers数字,
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ビジュアル explanation説明.
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辞書 as beingであること the map地図 of the English英語 language言語,
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明るい spotsスポット 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ダーク spotsスポット are where we are in the darkダーク.
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地図 of all the words言葉 in Americanアメリカ人 English英語, 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形状 of the language言語.
220
689000
3000
言語の形すら知らないのです
11:57
If this was the dictionary辞書 -- if this was the map地図 of Americanアメリカ人 English英語 --
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種類 of lumpy塊状 ideaアイディア of Floridaフロリダ州,
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カリフォルニア!
223
698000
3000
カリフォルニアはありません!
12:06
We're missing行方不明 Californiaカリフォルニア from Americanアメリカ人 English英語.
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十分な, and we don't even know that we're missing行方不明 Californiaカリフォルニア.
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ギャップ on the map地図.
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辞書編集 is not rocketロケット science科学.
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ロケット science科学 is beingであること done完了
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専用 amateursアマチュア these days日々. 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ハード to find some words言葉!
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十分な scientists科学者 in other disciplines分野
231
725000
3000
他の分野では多くの科学者たちが
12:33
are really asking尋ねる people to help, and they're doing a good jobジョブ 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インスタンス, there's eBirdeBird, where amateurアマチュア birdwatchersバードウォッチング
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アップロード information情報 about their彼らの bird sightings目撃.
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鳥類学者 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トラック populations人口, migrations移行, 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マイク Oatesオーツ. Mikeマイク Oatesオーツ lives人生 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ディレクター of an electroplating電気メッキ company会社.
238
743000
4000
彼はメッキ会社の重役ですが
12:52
He's found見つけた more than 140 comets彗星.
239
747000
3000
140以上のすい星を発見してきました
12:55
He's found見つけた so manyたくさんの comets彗星, they named名前 a comet彗星 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種類 of out past過去 Mars火星. It's a hikeハイキング.
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取得 his picture画像 taken撮影 there anytimeどんなときも soonすぐに.
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見つけた 140 comets彗星 withoutなし a telescope望遠鏡.
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ダウンロードした dataデータ from the NASANASA SOHOSOHO satellite衛星,
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見つけた them.
245
763000
2000
見つけたのです
13:10
If we can find comets彗星 withoutなし a telescope望遠鏡,
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すべきではない we be ableできる to find words言葉?
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インターネット, whichどの is where everybodyみんな goes行く.
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インターネット is great for collecting収集する words言葉,
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インターネットの full満員 of collectorsコレクター.
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あまり知られていない technological技術的 fact事実 about the Internetインターネット,
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インターネット is actually実際に made up of words言葉 and enthusiasm熱意.
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言葉 and enthusiasm熱意 actually実際に happen起こる 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レシピ for lexicography辞書編集. 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言葉を集める sitesサイト 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問題 with some of them is that they're not scientific科学的 enough十分な.
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ショー the wordワード, but they don't showショー any contextコンテキスト.
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新聞 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ワード is like an archaeological考古学的 artifactアーティファクト.
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起源 or the sourceソース of the artifactアーティファクト,
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科学, it's a prettyかなり 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ワード withoutなし its sourceソース is like a cutカット 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かなり to look at for a while, but then it dies死ぬ.
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死ぬ too fast速い.
266
823000
1000
あまりにも早く枯れてしまうのです
14:09
So, this whole全体 time I've been saying言って,
267
824000
4000
わたしはずっと
14:13
"The dictionary辞書, the dictionary辞書, the dictionary辞書, the dictionary辞書."
268
828000
2000
"The Dictionary" (「その辞書」)と言っています
14:15
Not "a dictionary辞書," or "dictionaries辞書." 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辞書 to standスタンド for the whole全体 language言語.
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 synecdochicallysynecdochically.
271
836000
3000
「その辞書」を代喩的に使うのです
14:24
And one of the problems問題 of knowing知っている a wordワード like "synecdochicallysynecdochically"
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言い訳 to say "synecdochicallysynecdochically."
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全体 talk has just been an excuse言い訳 to get me to the pointポイント
274
845000
2000
今日ずっと話をしてきたのは
14:32
where I could say "synecdochicallysynecdochically" 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辞書 is a part of the language言語,
277
852000
2000
辞書と言うのは言語の一部ですし
14:39
or a flagフラグ standsスタンド for the Unitedユナイテッド States, it's a symbolシンボル 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を使用して it synecdochicallysynecdochically.
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辞書 the whole全体 language言語.
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より大きい panパン, then we can put all the words言葉 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意味.
282
871000
4000
全ての意味も入れられるのです
15:00
Doesn't everyoneみんな want more meaning意味 in their彼らの lives人生?
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辞書 not just be a symbolシンボル of the language言語 --
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全体 language言語.
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望んでいる for is that my son息子,
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ターン sevenセブン this month -- I want him to barelyかろうじて remember思い出す
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因子 that dictionaries辞書 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辞書 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種類 of dictionary辞書 as an eight-track8トラック tapeテープ.
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フォーマット that died死亡しました because it wasn'tなかった useful有用 enough十分な.
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なかった really what people needed必要な.
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言葉,
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より長いです have that artificial人工的な distinction区別 betweenの間に good and bad悪い,
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説明する the language言語 like scientists科学者.
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離れる the aesthetic美的 judgments判断 to the writers作家 and the speakersスピーカー.
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費やす all my time fishing釣り,
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トラフィック cop警官 anymoreもう.
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種類 attention注意.
299
928000
2000
ご清聴を感謝します
Translated by Wataru Narita
Reviewed by Natsuhiko Mizutani

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.  

 

 

More profile about the speaker
Erin McKean | Speaker | TED.com