Erin McKean: The joy of lexicography

71,855 views ・ 2007-08-30

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Katarzyna Wiktoria Klag Korekta: Anna Nabrdalik
00:25
Now, have any of y'all ever looked up this word?
0
25000
4000
Czy szukaliście tego słowa?
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
29000
4000
W słowniku oczywiście? (Śmiech) Tak właśnie myślałam.
00:33
How about this word?
2
33000
2000
A tego słowa?
00:35
Here, I'll show it to you.
3
35000
1000
A tego słowa?
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
36000
3000
Leksykografia - nauka o tworzeniu słowników.
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
39000
3000
Zauważcie o "tworzeniu".
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
42000
3000
Słownik nie jest wycięty z kawałka skały.
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
7
45000
3000
Składają się na niego tysiące małych fragmentów.
00:48
It's little discrete --
8
48000
1000
To małe pojedyncze -
00:49
that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
9
49000
4000
P-O-J-E-D-Y-N-C-Z-E - fragmenty.
00:53
And those bits are words.
10
53000
2000
Te fragmenty to słowa.
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
11
55000
4000
Jedną z zalet bycia leksykografem -
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
12
59000
3000
poza przybyciem na TED - można używać zabawnych słów,
01:02
like lexicographical.
13
62000
3000
jak na przykład "leksykograficzny".
01:05
Lexicographical has this great pattern:
14
65000
2000
"Leksykograficzy" ma wspaniały układ sylab
01:07
it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
15
67000
2000
nazywany podwójnym daktylem.
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
16
69000
3000
Znajomość tego terminu to szczyt kujoństwa.
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
17
72000
4000
"Leksykograficzny" ma taki układ sylab co "higgledy-piggledy".
01:16
Right? It's a fun word to say,
18
76000
2000
Zabawne, prawda?
01:18
and I get to say it a lot.
19
78000
3000
Często go używam.
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
20
81000
3000
Niestety, słowniki nie wywołują dobrych skojarzeń.
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
21
84000
5000
Niestety, słowniki nie wywołują dobrych skojarzeń.
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
22
89000
3000
Nikt ich nie przytula.
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
23
92000
7000
Myśląc o słownikach...
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
24
99000
3000
Mała uwaga: nie mam policyjnego gwizdka
01:42
But people think that my job is to let the good words
25
102000
2000
Ludziom wydaje się jednak,
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
26
104000
3000
że wpuszczamy do słowników dobre słowa
01:47
and keep the bad words out.
27
107000
2000
a zatrzymujemy złe.
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
28
109000
3000
Ale ja nie chcę być gliniarzem z drogówki.
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
29
112000
4000
Nie znoszę mundurów.
01:56
And for another, deciding what words are good
30
116000
4000
Poza tym, decydowanie, które słowa są dobre,
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
31
120000
2000
a które złe, wcale nie jest łatwe ani przyjemne.
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
32
122000
4000
Kiedy praca nie jest łatwa ani przyjemna,
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
33
126000
3000
szukamy pretekstu, by jej nie wykonać.
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
34
129000
5000
Dużo lepszą metaforą mojej pracy,
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
35
134000
6000
byłby rybak.
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
36
140000
3000
Chcę zarzucić sieć w olbrzymim oceanie języka angielskiego
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
37
143000
4000
i zobaczyć, co uda mi się wyłowić.
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
38
147000
5000
Czemu ludzie chcą, bym kierowała ruchem, jeśli wolę być rybakiem?
02:32
Well, I blame the Queen.
39
152000
2000
To wina królowej Wiktorii.
02:34
Why do I blame the Queen?
40
154000
2000
Dlaczego?
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
156000
2000
Po pierwsze dlatego, że to zabawne.
02:38
But secondly, I blame the Queen because
42
158000
3000
Po drugie, winię królową,
02:41
dictionaries have really not changed.
43
161000
2000
bo słowniki od tej pory prawie się nie zmieniły.
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
44
163000
2000
bo słowniki od tej pory prawie się nie zmieniły.
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
45
165000
6000
Królowej Wiktorii nie podobałoby się tylko
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
46
171000
3000
wulgarne słowo na F, które pojawia się
02:54
in American dictionaries since 1965.
47
174000
2000
w amerykańskich słownikach w 1965 roku.
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
48
176000
3000
To ten facet. James Murray, pierwszy redaktor
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
49
179000
2000
Oksfordzkiego Słownika Języka Angielskiego.
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
50
181000
3000
Szkoda, że nie mam takiego kapelusza.
03:04
So he's really responsible for a lot of
51
184000
4000
Miał niby unowocześnić współczesne słowniki.
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
52
188000
2000
Miał niby unowocześnić współczesne słowniki.
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
53
190000
3000
Jeśli facet, który tak wygląda - i nosi taki kapelusz -
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
54
193000
7000
jest twarzą nowoczesności, to mamy problem.
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
55
200000
2000
Murray nawet dzisiaj mógłby dostać posadę przy tworzeniu słowników.
03:22
There'd be virtually no learning curve.
56
202000
3000
Bo niewiele się zmieniło.
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
57
205000
2000
Część z nas oczywiście powie - komputery!
03:27
Computers! What about computers?
58
207000
2000
Komputery! Co z komputerami?
03:29
The thing about computers is, I love computers.
59
209000
2000
Osobiście uwielbiam komputery.
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
211000
2000
Jestem komputerowym maniakiem.
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
213000
4000
Rozpoczęłabym strajk głodowy, gdyby ktoś odebrał mi Google Book Search.
03:37
But computers don't do much else other than
62
217000
2000
Ale komputery mogą jedynie
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
63
219000
4000
przyspieszyć tworzenie słowników.
03:43
They don't change the end result.
64
223000
4000
Nie zmieniają końcowego rezultatu.
03:47
Because what a dictionary is,
65
227000
3000
Słownik nadal jest
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
230000
3000
wiktoriańskim konstruktem ze współczesnym napędem.
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
67
233000
6000
Jak steampunk. Jak elektryczny welocyped.
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
68
239000
3000
Mamy po postu wiktoriańską konstrukcję z silnikiem. To wszystko!
04:02
The design has not changed.
69
242000
3000
Model się nie zmienił.
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
245000
2000
Co w takim razie ze słownikami internetowymi?
04:07
Online dictionaries must be different.
71
247000
3000
Muszą być przecież inne.
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
72
250000
2000
To Oksfordzki Słownik w wersji online, jeden z najlepszych.
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
252000
1000
Na marginesie, moje ulubione słowo:
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
253000
5000
Erinaceus: odnoszący się do rodziny jeżowatych.
04:18
Very useful word. So, look at that.
75
258000
6000
Bardzo użyteczne słowo!
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
76
264000
2000
Dziś słowniki online wyglądają jak papier przeniesiony na ekran.
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
266000
5000
Nudne. Ile linków znajduje się przy haśle - dwa!
04:31
Right? Those little buttons,
78
271000
2000
Prawda? Te małe przyciski
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
273000
3000
wszystkie zostały rozszerzone poza listą dat.
04:36
So there's not very much going on here.
80
276000
2000
Niezbyt wiele się tutaj dzieje.
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
278000
2000
Nie można za dużo sobie poklikać.
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
82
280000
3000
Słowniki online powielają
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
283000
3000
prawie wszystkie problemy papierowych, poza wyszukiwaniem haseł.
04:46
And when you improve searchability,
84
286000
2000
Kiedy usprawni się wyszukiwanie haseł,
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
288000
3000
odbierze się tym słownikom główną zaletę: szczęśliwy traf.
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
291000
3000
Czyli odkrywanie przez przypadek czegoś, czego się nie szukało,
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
294000
3000
gdy znalezienie tego, czego się szuka, jest okropnie trudne.
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
297000
9000
gdy znalezienie tego, czego się szuka, jest okropnie trudne. (Brawa)(Śmiech)
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
306000
3000
Tak naprawdę, mamy tu problem piętki szynki.
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
309000
2000
Wiecie, o co chodzi?
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
311000
2000
Kobieta przygotowuje szynkę dla dużej rodziny.
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
313000
2000
Odcina piętkę i zamierza ją wyrzucić,
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
315000
1000
ale patrzy na kawałek i myśli sobie,
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
316000
2000
"To całkiem dobry kawałek szynki. Dlaczego go wyrzucać?"
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
318000
2000
Myśli: "Moja mama zawsze tak robiła".
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
320000
1000
Dzwoni do mamy i pyta:
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
321000
2000
"Mamo, czemu przyrządzając szynkę, zawsze odcinałaś piętkę?"
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
323000
3000
Mama: "Nie wiem, moja mama zawsze tak robiła".
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
326000
2000
Dzwoni do babci, a babcia mówi:
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
328000
4000
"Mój garnek był za mały!" (Śmiech)
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
332000
4000
Więc nie chodzi o to, że mamy ładne i brzydkie słowa.
05:36
We have a pan that's too small!
102
336000
3000
(Śmiech) Nasz garnek jest zbyt mały!
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
339000
2000
Piętka szynki jest przecież pyszna! Nie ma powodu, by ją wyrzucać.
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
341000
3000
Gdy ludzie myślą o jakimś miejscu
05:44
and they don't find a place on the map,
105
344000
2000
i nie mogą znaleźć go na mapie,
05:46
they think, "This map sucks!"
106
346000
2000
myślą: "Ta mapa jest beznadziejna!"
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
348000
2000
Kiedy znajdą klub lub bar, którego nie ma w przewodniku,
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
350000
3000
myślą: "To miejsce musi być super! Nie ma go w przewodniku".
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
353000
3000
Kiedy trafią na słowo, którego nie ma w słowniku, myślą:
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
356000
5000
"To musi być brzydkie słowo". Dlaczego? Raczej mają zły słownik.
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
361000
5000
Dlaczego obwinia się szynkę, gdy garnek jest zbyt mały?
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
366000
3000
Nie możemy dostać jednak mniejszej szynki.
06:09
The English language is as big as it is.
113
369000
3000
Język angielski jest, jaki jest.
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
372000
2000
Więc jeśli myślimy o problemie piętki szynki
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
374000
2000
Więc jeśli myślimy o problemie piętki szynki
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
376000
5000
wniosek jest nieubłagany i nieintuicyjny:
06:21
paper is the enemy of words.
117
381000
3000
papier jest wrogiem słów.
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
384000
4000
Jak to? Przecież kocham książki.
06:28
Some of my best friends are books.
119
388000
2000
Należą do moich najlepszych przyjaciół.
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
390000
5000
Jednak książka nie jest najlepszą formą dla słownika.
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
395000
2000
Ludzie pewnie pomyślą: "Ojejku,
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
397000
3000
zabiorą mi piękne, papierowe słowniki?"
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
400000
2000
Nie. Papierowe słowniki nadal będą istniały.
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
402000
4000
Gdy samochody stały się głównym środkiem transportu,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
406000
3000
nie wystrzelaliśmy koni.
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
409000
2000
Wciąż będziemy mieli książkowe słowniki,
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
411000
3000
ale nie będą już najważniejsze.
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
414000
3000
Książki nie będą już jedyną formą słowników.
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
417000
2000
I nie będą także
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
419000
4000
prototypami dla nowopowstających słowników.
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
423000
4000
Jeśli istnieje sztuczne ograniczenie,
07:07
artificial constraints lead to
132
427000
4000
prowadzi do arbitralnych definicji,
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
431000
4000
wypacza nasz światopogląd
07:15
What if biologists could only study animals
134
435000
3000
Co by było, gdyby biologowie mogli badać tylko te zwierzęta,
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
438000
2000
które wszystkich zachwycają?
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
440000
2000
A gdybyśmy oceniali zwierzęta pod względem estetycznym
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
442000
5000
i mogli badać tylko te milutkie?
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
447000
4000
Wiedzielibyśmy mnóstwo o najpopularniejszych ssakach
07:31
and not very much about much else.
139
451000
2000
i niewiele na temat innych zwierząt.
07:33
And I think this is a problem.
140
453000
2000
Myślę, że to właśnie jest problemem.
07:35
I think we should study all the words,
141
455000
2000
Powinniśmy badać wszystkie słowa,
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
457000
5000
bo możemy tworzyć piękne zwroty
07:42
from very humble parts.
143
462000
4000
ze skromnych części.
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
466000
4000
Leksykografia dotyczy w dużej mierze badania materiału.
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
470000
3000
Badamy tolerancję materiałów,
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
473000
3000
używanych przy tworzeniu struktur wypowiedzi
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
476000
7000
mowy i pisma. Często ludzie pytają mnie:
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
483000
5000
"Dobrze, ale skąd mam wiedzieć, że to słowo jest prawdziwe?"
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
488000
7000
Myślą: "OK, jeśli słowa są narzędziami,
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
495000
2000
których używamy do wyrażania naszych myśli,
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
497000
3000
to jak można twierdzić, że śrubokręty są lepsze niż młotki?
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
500000
3000
Albo, że młot oburęczny jest lepszy od młotka z noskiem kulistym?
08:23
They're just the right tools for the job.
153
503000
3000
To po prostu dobre narzędzia do wykonania tej pracy".
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
506000
3000
Więc ludzie pytają, skąd wiem, że słowo jest prawdziwe?
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
509000
3000
Czytelnicy książek dla dzieci
08:32
knows that love makes things real.
156
512000
4000
wiedzą, że dzięki miłości wszystko jest możliwe.
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
516000
5000
Jeśli kochasz jakieś słowo, używaj go, a stanie się prawdziwe.
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
521000
3000
Jeśli kochasz jakieś słowo, używaj go, a stanie się prawdziwe.
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
524000
3000
Słowa w słownikach nie są bardziej prawdziwe niż inne.
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
527000
4000
Jeśli kocha się jakieś słowo, staje się prawdziwe.
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
531000
3000
Więc, jeśli nie zawracamy sobie głowy kierowaniem ruchem,
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
534000
5000
jeśli wznosimy się ponad papier, jeśli martwimy się mniej
08:59
about control and more about description,
163
539000
4000
o kontrolę, a bardziej o opis,
09:03
then we can think of the English language
164
543000
2000
wtedy myślimy o języku angielskim
09:05
as being this beautiful mobile.
165
545000
3000
jak o tej cudownej zabawce dla dzieci.
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
548000
2000
Ilekroć któraś z tych maleńkich części zostaje poruszona
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
550000
3000
to, jak byś użył jakiegoś słowa;
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
553000
2000
używasz go w nowym kontekście, zyskuje nowe konotacje.
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
555000
3000
Robisz z niego czasownik, poruszyłeś elementem.
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
558000
4000
Nie niszczymy słowa, ustawiamy je tylko w nowej pozycji,
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
562000
3000
może być równie wspaniała jak poprzednia.
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
565000
4000
Więc nie jesteś już policjantem z drogówki...
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
569000
2000
Problemem jest, że gdy na skrzyżowaniu znajdzie się zbyt wielu policjantów,
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
571000
3000
Problemem jest, że gdy na skrzyżowaniu znajdzie się zbyt wielu policjantów,
09:34
or the cars get confused. Right?
175
574000
3000
kierowcy są zdezorientowani...
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
577000
3000
Jeśli jednak nie chcemy kierować już ruchem,
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
580000
4000
ale dajmy na to liczyć samochody, przyda się więcej par oczu.
09:44
You can ask for help!
178
584000
2000
Można poprosić o pomoc!
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
586000
4000
Można wtedy więcej zrobić.
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
590000
3000
Biblioteka Kongresu USA: 17 mln książek.
09:53
of which half are in English.
181
593000
3000
Połowa w języku angielskim.
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
596000
4000
Jeśli tylko w jednej książce na dziesięć
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
600000
2000
znajduje się słowo, którego nie ma w słowniku,
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
602000
3000
to z tych słów można stworzyć dwa wielkie słowniki.
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
605000
3000
A trafiam na niezesłownikowane słowa,
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
608000
2000
jak na przykład "niezesłownikowany",
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
610000
5000
prawie w każdej książce, którą czytam. A co z gazetami?
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
615000
5000
Archiwa gazet sięgają 1759 roku.
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
620000
5000
58,1 mln stron gazet. Jeśli choć jedna na sto
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
625000
3000
zawierałaby słowo, którego nie ma w słowniku,
10:28
it would be an entire other OED.
191
628000
3000
powstałby kolejny Słownik Oksfordzki,
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
631000
5000
500 000 kolejnych słów. Bardzo dużo.
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
636000
3000
Nie wspominam już nawet o magazynach czy blogach
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
639000
2000
na BoingBoing znajduję w tygodniu więcej nowych słów
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
641000
2000
niż w Newsweeku czy Time'sie.
10:43
There's a lot going on there.
196
643000
2000
Dużo się tam dzieje.
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
645000
2000
Nie mówiąc o polisemii,
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
647000
3000
która jest przywarą chciwych słów,
10:50
more than one meaning for themselves.
199
650000
5000
mających więcej niż jedno znaczenie.
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
655000
4000
Na przykład angielskie słowo "set" może oznaczać norę borsuka,
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
659000
3000
lub plisy w elżbietańskiej krezie,
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
662000
2000
a Słowniku Oksfordzki zawiera jedną definicję.
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
664000
3000
W słowniku tym znaleźć można 33 różne definicje słowa "set".
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
667000
3000
Maleńkie słówko, 33 definicje.
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
670000
5000
Jedna z nich to "różne znaczenia techniczne".
11:15
Do you know what that says to me?
206
675000
1000
Co mi to mówi?
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
676000
5000
Że w piątkowe popołudnie ktoś chciał pójść do pubu.
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
681000
2000
To leksykograficzny wykręt,
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
683000
2000
"różne znaczenia techniczne".
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
685000
4000
Więc mamy te wszystkie słowa i potrzebujemy pomocy!
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
689000
3000
Moglibyśmy poprosić o pomoc,
11:32
asking for help's not that hard.
212
692000
1000
to nie takie trudne.
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
693000
3000
Leksykografia to nie astronautyka.
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
696000
3000
Właśnie podałam wam mnóstwo słów i liczb,
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
699000
2000
a to bardziej wizualne wytłumaczenie.
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
701000
3000
Jeśli pomyślimy o słowniku jako o mapie języka angielskiego,
11:44
these bright spots are what we know about,
217
704000
2000
to te białe pola oznaczają to, co znamy
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
706000
3000
a czarne pola to, co nieznane.
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
709000
5000
Jeśli byłaby to mapa wszystkich słów, to widać, że nie wiemy zbyt dużo.
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
714000
3000
Nie znamy nawet kształtu języka.
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
717000
3000
Jeśli byłaby to mapa amerykańskiego angielskiego
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
720000
3000
spójrzcie, widzimy nierówną Florydę,
12:03
but there's no California!
223
723000
3000
ale nie ma Kalifornii!
12:06
We're missing California from American English.
224
726000
3000
Brakuje nam Kalifornii w amerykańskim angielskim.
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
729000
5000
Nie wiemy nawet, że brakuje nam Kalifornii.
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
734000
2000
Nie widzimy luki na mapie.
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
736000
3000
Jak wspominałam, leksykografia to nie astronautyka.
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
739000
3000
Astronautyką zresztą też
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
742000
4000
zajmują się dziś amatorzy-pasjonaci.
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
746000
4000
Znajdowanie słów nie może być przecież aż tak trudne!
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
750000
3000
Naukowcy w innych dziedzinach
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
753000
3000
dobrze wykorzystują pomoc amatorów.
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
756000
2000
Na przykład eBird, gdzie obserwatorzy ptaków
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
758000
2000
mogą zamieszczać informacje o zaobserwowanych ptakach.
12:40
And then, ornithologists can go
235
760000
2000
Później ornitolodzy mogą wykorzystać te informacje,
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
762000
3000
by śledzić populacje, migracje itd.
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
765000
3000
Na przykład Mike Oates z Wielkiej Brytanii.
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
768000
4000
Jest dyrektorem firmy zajmującej się galwanotechniką.
12:52
He's found more than 140 comets.
239
772000
3000
Znalazł ponad 140 komet.
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
775000
3000
Jedna z nich została nazwana na jego cześć.
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
778000
1000
Znajduje się zaraz za Marsem - rzut kamieniem.
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
779000
2000
Ale chyba nie szybko zrobi sobie tam zdjęcie.
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
781000
4000
Co nie zmienia faktu, że znalazł 140 komet bez teleskopu.
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
785000
3000
Ściągnął dane z satelity NASA SOHO
13:08
and that's how he found them.
245
788000
2000
i tak właśnie znalazł komety.
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
790000
4000
Jeśli możemy znaleźć komety bez teleskopu,
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
794000
2000
czy nie powinniśmy umieć znajdywać słów?
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
796000
2000
Wiecie dokąd zmierzam.
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
798000
3000
Oczywiście do Internetu, bo każdy do niego zmierza.
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
801000
2000
Jest niezastąpiony w zbieraniu słów,
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
803000
1000
bo pełen jest kolekcjonerów.
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
804000
3000
Mało kto o tym wie,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
807000
3000
ale Internet jest stworzony ze słów i entuzjazmu.
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
810000
5000
A słowa i entuzjazm to właśnie
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
815000
3000
przepis na leksykografię. Czyż to nie wspaniałe?
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
818000
4000
Istnieje mnóstwo dobrych stron do zbierania słów,
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
822000
2000
ale niektóre z nich nie są dość naukowe.
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
824000
3000
Pokazują słowo, ale nie pokazują kontekstu:
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
827000
2000
Skąd pochodzi? Kto je wypowiedział?
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
829000
2000
W jakiej gazecie się ukazało? W której książce?
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
831000
4000
Słowo jest jak archeologiczny artefakt.
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
835000
3000
Jeśli nie zna się pochodzenia lub źródła artefaktu,
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
838000
3000
to nie jest to nauka, lecz jedynie ładny przedmiot.
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
841000
3000
Słowo bez źródła jest jak ścięty kwiat.
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
844000
4000
Przez jakiś czas pięknie wygląda, a potem umiera.
14:08
It dies too fast.
266
848000
1000
Umiera zbyt szybko
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
849000
4000
Cały czas więc powtarzam:
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
853000
2000
"słownik, słownik, słownik, słownik".
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
855000
3000
Nie "jakiś słownik", czy "słowniki". A oto dlaczego:
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
858000
3000
ludzie uważają, że słownik reprezentuje cały język.
14:21
They use it synecdochically.
271
861000
3000
Używają go synekdochicznie.
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
864000
3000
Gdy zna się takie słowo jak "synekdochicznie",
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
867000
3000
szuka się pretekstu, by go użyć.
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
870000
2000
Cały ten wykład był pretekstem,
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
872000
2000
bym mogła użyć słowa "synekdochicznie".
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
874000
3000
Więc przepraszam. Gdy używamy części czegoś do wyrażenia całości,
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
877000
2000
na przykład słownik jako część języka,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
879000
5000
lub flaga USA, jako symbol państwa,
14:44
then you're using it synecdochically.
279
884000
4000
jest to synekdocha.
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
888000
4000
Właściwie moglibyśmy sprawić, by cały język był słownikiem.
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
281
892000
4000
Gdy będziemy mieli większy garnek, to zmieszczą się w nim wszystkie słowa
14:56
We can put in all the meanings.
282
896000
4000
Wszystkie znaczenia i sensy.
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
283
900000
4000
Czyż nie chcemy wprowadzić więcej sensu w nasze życie?
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
284
904000
4000
Możemy sprawić, że słownik nie będzie jedynie symbolem języka,
15:08
we can make it be the whole language.
285
908000
3000
może być całym językiem.
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
286
911000
2000
Mam nadzieję, że mój syn,
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
287
913000
3000
który w tym miesiącu kończy siedem lat,
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
288
916000
5000
nie będzie już pamiętał, że tak kiedyś.
15:21
This is what dictionaries used to look like.
289
921000
2000
wyglądały słowniki.
15:23
I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
290
923000
2000
Ten rodzaj słownika będzie dla niego niczym taśma magnetyczna.
15:25
It's a format that died because it wasn't useful enough.
291
925000
4000
Format, który umarł, bo nie był dość użyteczny.
15:29
It wasn't really what people needed.
292
929000
3000
To nie tego potrzebowali ludzie.
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
293
932000
3000
Jeśli zmieścimy wszystkie słowa w garnku,
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
294
935000
4000
zatrą się różnice między dobrymi a złymi,
15:39
we can really describe the language like scientists.
295
939000
3000
opiszemy język w sposób naukowy.
15:42
We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
296
942000
2000
Oceny estetyczne zostawimy pisarzom i mówcom.
15:44
If we can do that, then I can spend all my time fishing,
297
944000
4000
Ja wówczas będę mogła wędkować
15:48
and I don't have to be a traffic cop anymore.
298
948000
5000
i nie będę już musiała kierować ruchem.
15:53
Thank you very much for your kind attention.
299
953000
2000
Bardzo dziękuję za uwagę.
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7