TED2007
Erin McKean: The joy of lexicography
Erin McKean: As alegrias da lexicografia
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Estará o amado dicionário de papel condenado à extinção? Nesta contagiosamente exuberante palestra, Erin McKean, uma lexicógrafa de renome, olha para as várias formas em que o atual dicionário impresso está preparado para uma mudança.
Erin McKean - Dictionary editor
As the co-founder of Reverb Technologies, the maker of the online dictionary Wordnik, Erin McKean is reshaping how we interact with language itself. Full bio
As the co-founder of Reverb Technologies, the maker of the online dictionary Wordnik, Erin McKean is reshaping how we interact with language itself. Full bio
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00:25
Now, have any of y'all ever looked up this word?
0
0
4000
Algum de vós já pesquisou esta palavra?
Sabem, num dicionário? (Risos)
Sim, foi o que eu pensei.
Sim, foi o que eu pensei.
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
4000
4000
00:33
How about this word?
2
8000
2000
E esta palavra?
Deixem-me mostrar-vos.
00:35
Here, I'll show it to you.
3
10000
1000
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
11000
3000
Lexicografia:
o ato de compilar dicionários.
o ato de compilar dicionários.
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
14000
3000
Notem (somos muito específicos)
a palavra "compilar".
a palavra "compilar".
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
17000
3000
O dicionário não é talhado de um pedaço
de granito ou de um bocado de rocha.
de granito ou de um bocado de rocha.
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
7
20000
3000
É feito de pedaços pequenos e discretos.
00:48
It's little discrete --
8
23000
1000
00:49
that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
9
24000
4000
Soletra-se D-I-S-C-R-E-T-O-S.
00:53
And those bits are words.
10
28000
2000
E esses pedaços são palavras.
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
11
30000
4000
Uma das vantagens
de ser uma lexicógrafa,
de ser uma lexicógrafa,
além de ser convidada para o TED,
é poder dizer palavras divertidas,
é poder dizer palavras divertidas,
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
como "lexicográfico".
"Lexicográfico" tem um padrão ótimo.
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
Chama-se um duplo dáctilo.
E só por dizer duplo dáctilo
E só por dizer duplo dáctilo
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
16
44000
3000
já fiz disparar o "nerdómetro".
(Risos) (Aplausos)
(Risos) (Aplausos)
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
17
47000
4000
Mas "lexicográfico"
tem o mesmo padrão que "trolari-trolaró".
tem o mesmo padrão que "trolari-trolaró".
01:16
Right? It's a fun word to say,
18
51000
2000
Certo? É uma palavra divertida
e eu posso dizê-la várias vezes.
e eu posso dizê-la várias vezes.
01:18
and I get to say it a lot.
19
53000
3000
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
20
56000
3000
Uma das desvantagens
de ser uma lexicógrafa
de ser uma lexicógrafa
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
21
59000
5000
é a de as pessoas não terem uma imagem
fofa e ternurenta do dicionário.
fofa e ternurenta do dicionário.
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
22
64000
3000
Certo? Ninguém abraça os seus dicionários.
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
23
67000
7000
Mas o que as pessoas, de facto,
pensam sobre o dicionário é mais isto.
pensam sobre o dicionário é mais isto.
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
24
74000
3000
Só para que saibam,
eu não tenho um apito lexicográfico.
eu não tenho um apito lexicográfico.
Mas as pessoas julgam que o que faço
01:42
But people think that my job is to let the good words
25
77000
2000
é ajudar as palavras boas
na manobra de entrar para o dicionário.
na manobra de entrar para o dicionário.
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
26
79000
3000
01:47
and keep the bad words out.
27
82000
2000
e manter fora as palavras más.
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
28
84000
3000
A questão é que eu não quero
ser uma polícia de trânsito.
ser uma polícia de trânsito.
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
29
87000
4000
Primeiro, não gosto de fardas.
E, depois, decidir que palavras são boas
01:56
And for another, deciding what words are good
30
91000
4000
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
31
95000
2000
e que palavras são más
não é lá muito fácil.
não é lá muito fácil.
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
32
97000
4000
E não é divertido. E quando partes
do trabalho não são fáceis ou divertidas,
do trabalho não são fáceis ou divertidas,
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
33
101000
3000
procuramos desculpas para não as fazer.
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
34
104000
5000
Assim, se tivesse
de pensar numa profissão,
de pensar numa profissão,
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
35
109000
6000
como metáfora para o meu trabalho,
preferia ser um pescador.
preferia ser um pescador.
Quero atirar a minha grande rede
para o profundo e azul oceano do inglês
para o profundo e azul oceano do inglês
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
e ver que maravilhosas criaturas
posso arrastar das profundezas.
posso arrastar das profundezas.
Mas porque querem que dirija o trânsito,
quando eu prefiria ir pescar?
quando eu prefiria ir pescar?
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
Bem, eu culpo a Rainha.
02:34
Why do I blame the Queen?
40
129000
2000
Porque é que culpo a Rainha?
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
131000
2000
Para começar, porque é engraçado.
Mas, em segundo lugar, culpo a Rainha
02:38
But secondly, I blame the Queen because
42
133000
3000
porque os dicionários não têm mudado.
02:41
dictionaries have really not changed.
43
136000
2000
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
44
138000
2000
A nossa ideia de um dicionário
não muda desde o reinado dela.
não muda desde o reinado dela.
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
45
140000
6000
A única coisa que a Rainha Vitória
desaprovaria nos dicionários atuais
desaprovaria nos dicionários atuais
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
46
146000
3000
é a nossa inclusão
da palavra começada por F,
da palavra começada por F,
que está nos dicionários americanos,
desde 1965.
desde 1965.
02:54
in American dictionaries since 1965.
47
149000
2000
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
48
151000
3000
Existe este indivíduo, certo?
Era vitoriana.
Era vitoriana.
James Murray, primeiro editor
do "Oxford English Dictionary".
do "Oxford English Dictionary".
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
Eu não tenho aquele chapéu.
Gostava de ter aquele chapéu.
Gostava de ter aquele chapéu.
03:04
So he's really responsible for a lot of
51
159000
4000
Ele é responsável por muito
do que consideramos moderno
do que consideramos moderno
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
52
163000
2000
nos dicionários atuais.
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
53
165000
3000
Quando alguém assim,
com aquele chapéu,
com aquele chapéu,
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
54
168000
7000
é o rosto da modernidade,
temos um problema.
temos um problema.
E assim, James Murray arranjava
trabalho em qualquer dicionário atual.
trabalho em qualquer dicionário atual.
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
Não teria de aprender quase nada.
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
57
180000
2000
E alguns dizem:
"Ok, computadores, computadores!
"Ok, computadores, computadores!
03:27
Computers! What about computers?
58
182000
2000
E os computadores?"
A questão dos computadores é:
adoro computadores.
adoro computadores.
03:29
The thing about computers is, I love computers.
59
184000
2000
Sou uma grande nerd,
adoro computadores.
adoro computadores.
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
186000
2000
Mais rápido fazia greve de fome
do que me tiravam o Google Book Search.
do que me tiravam o Google Book Search.
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
188000
4000
03:37
But computers don't do much else other than
62
192000
2000
Mas os computadores não fazem muito mais
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
63
194000
4000
do que acelerar o processo
de compilar dicionários.
de compilar dicionários.
03:43
They don't change the end result.
64
198000
4000
Não alteram o resultado.
03:47
Because what a dictionary is,
65
202000
3000
Porque um dicionário
é um modelo vitoriano
é um modelo vitoriano
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
205000
3000
com um pouco de propulsão moderna.
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
67
208000
6000
É steampunk.
O que temos é um velocípede elétrico.
O que temos é um velocípede elétrico.
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
68
214000
3000
Temos o modelo vitoriano
com um motor. É tudo!
com um motor. É tudo!
04:02
The design has not changed.
69
217000
3000
O modelo não mudou.
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
220000
2000
Tudo bem, e os dicionários online, certo?
04:07
Online dictionaries must be different.
71
222000
3000
Os dicionários online
devem ser diferentes.
devem ser diferentes.
Este é o "OED" online,
um dos melhores dicionários online.
um dos melhores dicionários online.
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
Esta é a minha
palavra favorita, já agora.
palavra favorita, já agora.
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
228000
5000
Erináceo:
da família do ouriço; relativo a ouriço.
da família do ouriço; relativo a ouriço.
Palavra muito útil.
04:18
Very useful word. So, look at that.
75
233000
6000
Olhem bem para aquilo.
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
76
239000
2000
Os dicionários online, agora,
são como papel no ecrã.
são como papel no ecrã.
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
241000
5000
Isto é plano. Vejam quantos links
há na entrada propriamente dita: dois!
há na entrada propriamente dita: dois!
04:31
Right? Those little buttons,
78
246000
2000
Certo?
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
248000
3000
Aumentei aqueles botõezinhos,
exceto o gráfico das datas.
exceto o gráfico das datas.
04:36
So there's not very much going on here.
80
251000
2000
Por isso, não há muito a acontecer.
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
253000
2000
Não há muito para clicar.
E, na verdade,
os dicionários online replicam
os dicionários online replicam
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
82
255000
3000
quase todos os problemas
da impressão, exceto a procura.
da impressão, exceto a procura.
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
258000
3000
04:46
And when you improve searchability,
84
261000
2000
E quando melhoramos a procura,
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
263000
3000
tiramos a única vantagem
da impressão, que é a serendipidade.
da impressão, que é a serendipidade.
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
266000
3000
A serendipidade é encontrar
o que não procurávamos,
o que não procurávamos,
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
269000
3000
porque encontrar o que procurávamos
é demasiado difícil.
é demasiado difícil.
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
272000
9000
Então...
(Risos) (Aplausos)
(Risos) (Aplausos)
Quando pensamos nisso,
o que aqui temos
é um problema com o cu do presunto.
é um problema com o cu do presunto.
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
281000
3000
Conhecem o problema
do cu do presunto?
do cu do presunto?
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
284000
2000
Uma mulher a fazer presunto
para um jantar familiar
para um jantar familiar
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
286000
2000
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
288000
2000
vai cortar o cu
do presunto e deitá-lo fora,
do presunto e deitá-lo fora,
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
290000
1000
e olha para ele e pensa:
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
291000
2000
"Isto é bom.
Porquê deitá-lo fora?"
Porquê deitá-lo fora?"
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
293000
2000
Ela pensou:
"Bem, a minha mãe fazia assim".
"Bem, a minha mãe fazia assim".
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
295000
1000
Ela liga à mãe e diz: "Mãe,
porque é que cortavas o cu do presunto?"
porque é que cortavas o cu do presunto?"
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
296000
2000
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
298000
3000
Ela diz:
"Não sei, a minha mãe fazia isso".
"Não sei, a minha mãe fazia isso".
Então ligam à avó, e a avó diz:
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
301000
2000
"A minha panela
era pequena demais!". (Risos)
era pequena demais!". (Risos)
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
303000
4000
Então, não é que tenhamos
palavras boas e palavras más.
palavras boas e palavras más.
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
307000
4000
05:36
We have a pan that's too small!
102
311000
3000
Temos uma panela demasiado pequena!
Sabem, o cu do presunto é delicioso!
Não há razão para deitá-lo fora.
Não há razão para deitá-lo fora.
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
As palavras más, bem,
quando as pessoas pensam num lugar
quando as pessoas pensam num lugar
05:44
and they don't find a place on the map,
105
319000
2000
e não o encontram no mapa,
05:46
they think, "This map sucks!"
106
321000
2000
pensam:
"Este mapa não presta!".
"Este mapa não presta!".
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
323000
2000
Se encontram uma discoteca
ou bar, e não está no guia,
ou bar, e não está no guia,
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
325000
3000
pensam: "Este sítio deve ser bom!
Não está no guia".
Não está no guia".
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
328000
3000
Se encontram uma palavra
que não está no dicionário, pensam:
que não está no dicionário, pensam:
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
331000
5000
"Esta deve ser uma palavra má".
Porquê? É provavelmente um mau dicionário.
Porquê? É provavelmente um mau dicionário.
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
336000
5000
Porque culpam o presunto
por ser demasiado grande para a panela?
por ser demasiado grande para a panela?
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
341000
3000
Não podem ter um presunto mais pequeno.
06:09
The English language is as big as it is.
113
344000
3000
A língua inglesa tem o tamanho que tem.
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
347000
2000
Se têm um problema com o cu do presunto,
e pensam sobre este problema,
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
349000
2000
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
351000
5000
a conclusão a que chegam
é inexorável e contraintuitiva:
é inexorável e contraintuitiva:
06:21
paper is the enemy of words.
117
356000
3000
o papel é inimigo das palavras.
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
359000
4000
Como pode ser? Quer dizer,
eu adoro livros. Adoro mesmo livros.
eu adoro livros. Adoro mesmo livros.
Alguns dos meus
melhores amigos são livros.
melhores amigos são livros.
06:28
Some of my best friends are books.
119
363000
2000
Mas o livro não é
a melhor forma para o dicionário.
a melhor forma para o dicionário.
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
365000
5000
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
370000
2000
Agora, vão pensar: "Oh, bolas.
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
372000
3000
Vão tirar-me os meus lindos
dicionários de papel?"
dicionários de papel?"
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
375000
2000
Não. Continuará
a haver dicionários de papel.
a haver dicionários de papel.
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
377000
4000
Quando vieram os carros, quando se
tornaram o modo dominante de transporte,
tornaram o modo dominante de transporte,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
381000
3000
não reunimos todos
os cavalos e abatemo-los.
os cavalos e abatemo-los.
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
384000
2000
Continuará a haver dicionários de papel,
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
386000
3000
mas não vão ser os dicionários dominantes.
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
389000
3000
O dicionário em formato de livro
não vai ser a única forma
não vai ser a única forma
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
392000
2000
em que os dicionários vão existir.
E não vai ser o protótipo
para o formato em que vêm os dicionários.
para o formato em que vêm os dicionários.
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
394000
4000
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
398000
4000
Pensem assim:
se têm uma restrição artificial,
se têm uma restrição artificial,
07:07
artificial constraints lead to
132
402000
4000
restrições artificiais
levam a distinções arbitrárias
levam a distinções arbitrárias
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
406000
4000
e a uma visão distorcida do mundo.
E se os biólogos
só pudessem estudar animais
só pudessem estudar animais
07:15
What if biologists could only study animals
134
410000
3000
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
413000
2000
que fizessem
as pessoas fazer "ohh", certo?
as pessoas fazer "ohh", certo?
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
415000
2000
E se fizéssemos
juízos estéticos sobre os animais
juízos estéticos sobre os animais
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
417000
5000
e só os que julgássemos fofos
pudessem ser estudados?
pudessem ser estudados?
Saberíamos muito
sobre megafauna carismática
sobre megafauna carismática
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
422000
4000
e não muito sobre o resto.
07:31
and not very much about much else.
139
426000
2000
07:33
And I think this is a problem.
140
428000
2000
E eu acho que isto é um problema.
07:35
I think we should study all the words,
141
430000
2000
Acho que devíamos
estudar todas as palavras,
estudar todas as palavras,
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
432000
5000
porque se pensarmos nas palavras,
podemos criar expressões lindas
podemos criar expressões lindas
07:42
from very humble parts.
143
437000
4000
com peças simples.
A lexicografia é, de facto,
mais sobre ciência dos materiais.
mais sobre ciência dos materiais.
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
441000
4000
Estudamos a tolerância dos materiais
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
445000
3000
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
448000
3000
que usam para construir
a estrutura da vossa expressão:
a estrutura da vossa expressão:
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
451000
7000
o vosso discurso e a vossa escrita.
E, frequentemente, perguntam-me:
"Bem, como sei se esta palavra é real?"
"Bem, como sei se esta palavra é real?"
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
458000
5000
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
463000
7000
Pensam... Ok, se pensarmos
que as palavras são as ferramentas
que as palavras são as ferramentas
que usamos para construir
a expressão dos nossos pensamentos,
a expressão dos nossos pensamentos,
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
470000
2000
como dizer que as chaves de fendas
são melhores do que martelos?
são melhores do que martelos?
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
472000
3000
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
475000
3000
Como dizer que um malho
é melhor do que um martelo de bola?
é melhor do que um martelo de bola?
08:23
They're just the right tools for the job.
153
478000
3000
São apenas as ferramentas
adequadas ao trabalho.
adequadas ao trabalho.
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
481000
3000
Assim, as pessoas dizem-me:
"Como sei se uma palavra é real?".
"Como sei se uma palavra é real?".
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
484000
3000
Sabem, alguém que já tenha
lido um livro infantil
lido um livro infantil
08:32
knows that love makes things real.
156
487000
4000
sabe que o amor torna as coisas reais.
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
491000
5000
Se amam uma palavra, usem-na.
Isso torna-a real.
Isso torna-a real.
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
496000
3000
Estar num dicionário
é uma distinção artificial.
é uma distinção artificial.
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
499000
3000
Não torna uma palavra mais real
do que qualquer outra coisa.
do que qualquer outra coisa.
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
502000
4000
Se amam uma palavra, ela torna-se real.
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
506000
3000
Assim, se não estamos
preocupados em dirigir o trânsito,
preocupados em dirigir o trânsito,
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
509000
5000
se transcendemos o papel,
se nos preocupamos menos
acerca do controlo e mais sobre descrição,
acerca do controlo e mais sobre descrição,
08:59
about control and more about description,
163
514000
4000
09:03
then we can think of the English language
164
518000
2000
podemos então considerar a língua inglesa
09:05
as being this beautiful mobile.
165
520000
3000
como sendo um maravilhoso móbil.
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
523000
2000
E sempre que uma daquelas
pequenas peças do móbil muda, é tocada,
pequenas peças do móbil muda, é tocada,
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
525000
3000
sempre que tocamos numa palavra,
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
528000
2000
que a usamos num novo contexto,
com uma nova conotação,
com uma nova conotação,
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
530000
3000
que a tornamos num verbo,
fazemos o móbil mover-se.
fazemos o móbil mover-se.
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
533000
4000
Não o partimos. Está só numa nova posição,
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
537000
3000
e essa nova posição
pode ser igualmente bonita.
pode ser igualmente bonita.
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
540000
4000
Se já não somos polícias de trânsito...
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
544000
2000
O problema em ser um polícia de trânsito
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
546000
3000
é que só pode haver um determinado
número deles num cruzamento,
número deles num cruzamento,
09:34
or the cars get confused. Right?
175
549000
3000
ou os carros confundem-se, certo?
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
552000
3000
Mas se o objetivo
deixar de ser controlar o trânsito,
deixar de ser controlar o trânsito,
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
555000
4000
mas sim contar os carros que passam,
então mais olhos é melhor.
então mais olhos é melhor.
09:44
You can ask for help!
178
559000
2000
Podem pedir ajuda!
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
561000
4000
Se pedirem ajuda, fazem mais.
E nós precisamos mesmo de ajuda.
E nós precisamos mesmo de ajuda.
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
565000
3000
Biblioteca do Congresso:
17 milhões de livros,
17 milhões de livros,
09:53
of which half are in English.
181
568000
3000
dos quais metade são em inglês.
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
571000
4000
Se apenas um em cada 10 destes livros
tivesse uma palavra não dicionarizada,
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
575000
2000
isso seria o equivalente
a mais de dois dicionários integrais.
a mais de dois dicionários integrais.
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
E eu encontro uma palavra indicionarizada,
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
583000
2000
uma palavra
como "indicionarizada", por exemplo,
como "indicionarizada", por exemplo,
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
585000
5000
em quase todos os livros que leio.
E os jornais?
O arquivo de jornais remonta a 1759,
O arquivo de jornais remonta a 1759,
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
590000
5000
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
595000
5000
58,1 milhões de páginas de jornais.
Se apenas 1 em cada 100 dessas páginas
tivesse uma palavra indicionarizada,
tivesse uma palavra indicionarizada,
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
600000
3000
10:28
it would be an entire other OED.
191
603000
3000
constituiria outro "OED" inteiro.
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
606000
5000
São 500 mil palavras a mais. É muito.
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
611000
3000
E nem estou a falar de revistas,
nem de blogs...
nem de blogs...
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
614000
2000
E encontro mais palavras novas
no Boingboing numa semana
no Boingboing numa semana
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
616000
2000
do que na "Newsweek" ou na "Time".
10:43
There's a lot going on there.
196
618000
2000
Há muito a acontecer ali.
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
620000
2000
E nem estou a falar da polissemia,
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
622000
3000
que é o hábito ganancioso
que algumas palavras têm
que algumas palavras têm
de terem mais
do que um significado.
do que um significado.
10:50
more than one meaning for themselves.
199
625000
5000
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
630000
4000
Se pensarem na palavra "set",
"set" pode ser uma toca de texugo,
"set" pode ser uma toca de texugo,
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
634000
3000
pode ser uma prega numa gola elizabetana,
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
637000
2000
e há uma definição numerada no "OED"...
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
639000
3000
O "OED" tem 33 definições
numeradas para "set".
numeradas para "set".
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
642000
3000
Uma minúscula palavra,
33 definições numeradas.
33 definições numeradas.
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
645000
5000
Uma delas é apenas
"sentidos técnicos vários".
"sentidos técnicos vários".
Sabem o que isso me diz?
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
Diz-me que era sexta à tarde
e que alguém queria ir ao pub.
e que alguém queria ir ao pub.
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
656000
2000
Isso é uma evasiva lexicográfica,
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
658000
2000
dizer "sentidos técnicos vários".
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
660000
4000
Então, temos estas palavras todas
e precisamos mesmo de ajuda!
e precisamos mesmo de ajuda!
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
664000
3000
E a questão é: podíamos pedir ajuda...
Pedir ajuda não é tão difícil.
11:32
asking for help's not that hard.
212
667000
1000
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
668000
3000
Quer dizer,
a lexicografia não é ciência espacial.
a lexicografia não é ciência espacial.
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
671000
3000
Acabei de vos dar
uma série de palavras e números,
uma série de palavras e números,
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
674000
2000
e isto é mais uma explicação visual.
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
676000
3000
Se pensarmos no dicionário
como um mapa da língua inglesa,
como um mapa da língua inglesa,
11:44
these bright spots are what we know about,
217
679000
2000
estes pontos luminosos são o que sabemos,
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
681000
3000
e as partes escuras
são onde estamos às escuras.
são onde estamos às escuras.
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
684000
5000
Se este fosse o mapa de todas as palavras
do inglês americano, não sabemos muito.
do inglês americano, não sabemos muito.
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
689000
3000
E nem sabemos a forma da língua.
Se isto fosse o dicionário,
se fosse o mapa do inglês americano,
se fosse o mapa do inglês americano,
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
692000
3000
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
695000
3000
temos um ideia desconjuntada da Florida,
12:03
but there's no California!
223
698000
3000
mas não há Califórnia!
Falta-nos a Califórnia
do inglês americano.
do inglês americano.
12:06
We're missing California from American English.
224
701000
3000
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
704000
5000
Não sabemos o suficiente,
e nem sabemos que nos falta a Califórnia.
e nem sabemos que nos falta a Califórnia.
Nem vemos que há uma falha no mapa.
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
709000
2000
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
711000
3000
Mais uma vez,
a lexicografia não é ciência espacial.
a lexicografia não é ciência espacial.
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
714000
3000
Mas mesmo que fosse,
a ciência espacial está a ser feita
a ciência espacial está a ser feita
por amadores dedicados, hoje em dia.
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
717000
4000
Sabem? Não pode ser tão difícil
encontrar algumas palavras!
encontrar algumas palavras!
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
721000
4000
Cientistas suficientes noutras disciplinas
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
725000
3000
estão mesmo a pedir ajuda às pessoas,
e estão a fazer um bom trabalho.
e estão a fazer um bom trabalho.
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
728000
3000
Por exemplo, existe o "eBird",
onde ornitólogos amadores
onde ornitólogos amadores
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
podem carregar informação
sobre aves que veem.
sobre aves que veem.
12:40
And then, ornithologists can go
235
735000
2000
Depois, os ornitólogos podem lá ir
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
737000
3000
e ajudar a rastrear
populações, migrações, etc.
populações, migrações, etc.
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
740000
3000
E há este indivíduo, Mike Oates.
Mike Oates vive no Reino Unido.
É diretor numa empresa de galvanoplastia.
É diretor numa empresa de galvanoplastia.
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
743000
4000
12:52
He's found more than 140 comets.
239
747000
3000
Ele encontrou mais de 140 cometas.
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
750000
3000
Encontrou tantos,
que deram a um cometa o nome dele.
que deram a um cometa o nome dele.
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
753000
1000
É passando Marte. É meio longe.
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
754000
2000
Não deve tirar lá fotos
nos próximos tempos.
nos próximos tempos.
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
756000
4000
Mas ele encontrou
140 cometas sem um telescópio.
140 cometas sem um telescópio.
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
760000
3000
Descarregou dados
do satélite da NASA, SOHO,
do satélite da NASA, SOHO,
13:08
and that's how he found them.
245
763000
2000
e foi assim que os encontrou.
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
765000
4000
Se conseguimos encontrar
cometas sem telescópio,
cometas sem telescópio,
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
769000
2000
não devíamos conseguir
encontrar palavras?
encontrar palavras?
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
771000
2000
Sabem onde estou a querer chegar.
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
773000
3000
Porque estou a chegar à Internet,
que é onde todos vão.
que é onde todos vão.
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
776000
2000
E a Internet é ótima
para recolher palavras,
para recolher palavras,
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
778000
1000
porque a Internet
está cheia de colecionadores.
está cheia de colecionadores.
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
779000
3000
E isto é um facto tecnológico
pouco conhecido,
pouco conhecido,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
782000
3000
mas a Internet é, na verdade,
feita de palavras e entusiasmo.
feita de palavras e entusiasmo.
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
785000
5000
E palavras e entusiasmo acabam por ser
a receita da lexicografia. Não é ótimo?
a receita da lexicografia. Não é ótimo?
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
790000
3000
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
793000
4000
Existem muitos sites bons
de recolha de palavras, atualmente,
de recolha de palavras, atualmente,
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
797000
2000
mas o problema de alguns
é não serem muito científicos.
é não serem muito científicos.
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
799000
3000
Mostram a palavra, mas sem contexto.
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
802000
2000
De onde veio? Quem a disse?
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
804000
2000
Em que jornal estava? Em que livro?
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
806000
4000
Porque uma palavra
é como um artefacto arqueológico.
é como um artefacto arqueológico.
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
810000
3000
Se não sabemos
a proveniência ou origem do artefacto,
a proveniência ou origem do artefacto,
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
813000
3000
não é ciência,
é algo bonito para se ver.
é algo bonito para se ver.
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
816000
3000
Assim, uma palavra sem origem
é como uma flor cortada.
é como uma flor cortada.
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
819000
4000
É bonita de se ver por um tempo,
mas depois morre.
mas depois morre.
Morre muito depressa.
14:08
It dies too fast.
266
823000
1000
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
824000
4000
Então,
durante todo este tempo, tenho dito:
durante todo este tempo, tenho dito:
"O dicionário,
o dicionário, o dicionário".
o dicionário, o dicionário".
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
828000
2000
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
830000
3000
Não "um dicionário" ou "dicionários".
E isso porque as pessoas usam o dicionário
para simbolizar toda a língua.
para simbolizar toda a língua.
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
833000
3000
14:21
They use it synecdochically.
271
836000
3000
Usam-no sinedoquicamente.
E um dos problemas de conhecer
uma palavra como "sinedoquicamente"
uma palavra como "sinedoquicamente"
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
839000
3000
é o de queremos uma desculpa
para dizer "sinedoquicamente".
para dizer "sinedoquicamente".
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
842000
3000
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
845000
2000
Assim, toda a palestra
foi uma desculpa para chegar ao ponto
foi uma desculpa para chegar ao ponto
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
847000
2000
onde podia dizer "sinedoquicamente",
por isso lamento muito.
por isso lamento muito.
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
849000
3000
Mas quando usam parte de algo,
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
852000
2000
como o dicionário é parte da língua,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
854000
5000
ou a bandeira representa os EUA,
é um símbolo do país,
é um símbolo do país,
então estão a usá-la sinedoquicamente.
14:44
then you're using it synecdochically.
279
859000
4000
Mas a questão é que podemos fazer
do dicionário toda a língua.
do dicionário toda a língua.
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
863000
4000
Se tivermos uma panela maior,
então podemos lá pôr todas as palavras.
então podemos lá pôr todas as palavras.
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
281
867000
4000
14:56
We can put in all the meanings.
282
871000
4000
Podemos lá pôr todos os significados.
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
283
875000
4000
Não querem todos mais significado na vida?
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
284
879000
4000
E podemos fazer do dicionário
não só um símbolo da língua.
não só um símbolo da língua.
15:08
we can make it be the whole language.
285
883000
3000
Podemos fazê-lo ser toda a língua.
Sabem, o que espero é que o meu filho,
que faz 7 anos este mês...
que faz 7 anos este mês...
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
286
886000
2000
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
287
888000
3000
Quero que ele mal se lembre de que esta
é a forma em que os dicionários vinham.
é a forma em que os dicionários vinham.
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
288
891000
5000
Isto é o que os dicionários
costumavam ser.
costumavam ser.
15:21
This is what dictionaries used to look like.
289
896000
2000
Quero que ele pense nestes dicionários
como uma cassete de 8 pistas.
como uma cassete de 8 pistas.
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
É um formato que morreu
porque já não era útil o suficiente.
porque já não era útil o suficiente.
15:29
It wasn't really what people needed.
292
904000
3000
Não era o que as pessoas precisavam mesmo.
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
293
907000
3000
E se conseguirmos
pôr lá todas as palavras,
pôr lá todas as palavras,
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
294
910000
4000
não havendo uma distinção
artificial entre bom e mau,
artificial entre bom e mau,
podemos mesmo
descrever a língua como cientistas.
descrever a língua como cientistas.
15:39
we can really describe the language like scientists.
295
914000
3000
Podemos deixar a estética
para os escritores e para os falantes.
para os escritores e para os falantes.
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
Se fizermos isso,
talvez possa passar o tempo a pescar
talvez possa passar o tempo a pescar
15:48
and I don't have to be a traffic cop anymore.
298
923000
5000
e não já tenha de ser
um polícia de trânsito.
um polícia de trânsito.
Muito obrigada pela vossa atenção.
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