Erin McKean: The joy of lexicography

Erin McKean sözlüğü yeniden tanımlıyor

71,855 views ・ 2007-08-30

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Mehmet Çelikbaş Gözden geçirme: Ferhat Işık
00:25
Now, have any of y'all ever looked up this word?
0
25000
4000
Pekala, aranızdan biri hiç şu kelimeye baktı mı?
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
29000
4000
Bilirsiniz işte, bir sözlüğe baktı mı? (Kahkaha) Evet, ben de öyle düşünmüştüm.
00:33
How about this word?
2
33000
2000
Peki ya bu kelimeye?
00:35
Here, I'll show it to you.
3
35000
1000
Pekala, size ben göstereyim.
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
4
36000
3000
Sözlükbilim: Sözlük derleme uygulaması
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
5
39000
3000
dikkat edin -- çok kesin ve açık -- '' derleme '' kelimesi.
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
6
42000
3000
Sözlük bir granit kayasından,
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
7
45000
3000
bir yığın taştan oyularak yapılmaz. Bir sürü ufak parçadan oluşur.
00:48
It's little discrete --
8
48000
1000
Biraz kesiklidir.
00:49
that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
9
49000
4000
F-A-R-K-L-I diye yazılır -- parçalar.
00:53
And those bits are words.
10
53000
2000
ve bu parçalar kelimelerdir.
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
11
55000
4000
Bir sözlükbilimci olmanın avantajlarından biri de --
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
12
59000
3000
TED'e gelmek fırsatının yanısıra -- çok eğlenceli kelimeler söyleyebilme yetisidir!
01:02
like lexicographical.
13
62000
3000
sözlüksel gibi.
01:05
Lexicographical has this great pattern:
14
65000
2000
Sözlüksel kelimesinin harika bir yapısı var:
01:07
it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
15
67000
2000
çift vezin diye adlandırılır. Ve sadece çift vezin diyerek bile
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
16
69000
3000
inekliğin oltasını denizin dibine daldırdım. (Kahkaha) (Alkış)
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
17
72000
4000
Ama ''sözlüksel' kelimesi "karman çorman" ile aynı yapıda.
01:16
Right? It's a fun word to say,
18
76000
2000
Değil mi? Söylemesi eğlenceli bir kelime,
01:18
and I get to say it a lot.
19
78000
3000
ve ben de çok söylüyorum.
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
20
81000
3000
Pekala, bir sözlükbilimci olmanın dezavantajlarından biri ise
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
21
84000
5000
insanların genellikle sözlükler hakkında pek de hoş, şirin bir imaja sahip olmamalarıdır.
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
22
89000
3000
Öyle değil mi? Hiç kimse sözlüğünü kucaklamaz.
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
23
92000
7000
Ancak insanların 'sözlük' deyince düşündükleri daha çok şöyle bir şeydir.
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
24
99000
3000
Bilginiz olsun diye söylüyorum, benim sözlüksel bir düdüğüm yok!
01:42
But people think that my job is to let the good words
25
102000
2000
Fakat insanlar yaptığım işin iyi kelimelerin o zor
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
26
104000
3000
sola dönüşü sözlüğe doğru yapmalarını sağlamak
01:47
and keep the bad words out.
27
107000
2000
ve kötü kelimeleri sözlükten atmaktan ibaret olduğunu düşünüyorlar.
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
28
109000
3000
Ancak gerçek olan şu ki, ben bir trafik polisi olmak istemiyorum.
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
29
112000
4000
Bir kere benim bir üniformam yok.
01:56
And for another, deciding what words are good
30
116000
4000
ayrıca, hangi kelimelerin iyi
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
31
120000
2000
ve hangilerinin kötü olduğuna karar vermek aslında hiç kolay değil.
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
32
122000
4000
Ve eğlenceli de değil. Ayrıca, eğer yapmanız gerekenler kolay veya eğlenceli değilse
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
33
126000
3000
onları yapmamak için bir şekilde bir bahane ararsınız.
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
34
129000
5000
Bu yüzden, eğer mesleğime benzetecek bir meslek düşünecek olsaydım,
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
35
134000
6000
herhalde "balıkçılığı" tercih ederdim.
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
36
140000
3000
Kocaman ağımı İngilizce'nin derin ve mavi okyanusuna fırlatmak
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
37
143000
4000
ve dipten çekip çıkaracağım o mükemmel yaratıklara bakmak isterdim.
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
38
147000
5000
O halde neden ben balık tutmak isterken insanlar benim trafiği yönetmemi istiyor?
02:32
Well, I blame the Queen.
39
152000
2000
Bana kalırsa suçlu Kraliçe.
02:34
Why do I blame the Queen?
40
154000
2000
Neden mi Kraliçe'yi suçluyorum?
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
41
156000
2000
Herşeyden önce, Kraliçe'yi suçluyorum çünkü komik oluyor.
02:38
But secondly, I blame the Queen because
42
158000
3000
Fakat, aslında Kraliçe'yi suçluyorum çünkü
02:41
dictionaries have really not changed.
43
161000
2000
sözlükler gerçekten hiç değişmedi.
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
44
163000
2000
Aklımızdaki sözlüğün ne olduğu fikri onun saltanatından beri değişmedi.
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
45
165000
6000
Kraliçe Victoria'nın modern sözlüklerde hoşuna gitmeyecek tek şey
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
46
171000
3000
şu malum "S" ile başlayan kelimenin dahil edilmesidir; ki bu
02:54
in American dictionaries since 1965.
47
174000
2000
Amerikan sözlüklerinde 1965'ten beri yer almaktadır.
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
48
176000
3000
Bir de şu adam var, değil mi? Victoria dönemi.
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
49
179000
2000
James Murray, Oxford İngilizce Sözlüğünün ilk editörü.
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
50
181000
3000
Bende o şapkadan yok. Keşke olsaydı...
03:04
So he's really responsible for a lot of
51
184000
4000
Bu yüzden bugün sözlüklerde modern diye düşündüklerimizin
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
52
188000
2000
çoğundan gerçekten o sorumlu.
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
53
190000
3000
Eğer öyle görünen bir adam, o şapkayı takarken,
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
54
193000
7000
modernliğin yüzüyse, bir probleminiz var demektir.
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
55
200000
2000
Ve evet, James Murray bugün herhangi bir sözlükte işe girebilirdi.
03:22
There'd be virtually no learning curve.
56
202000
3000
Esasında ortada hiçbir öğrenme eğrisi olmazdı.
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
57
205000
2000
Ve tabi ki, bazılarımız şöyle diyor: tamam, bilgisayarlar!
03:27
Computers! What about computers?
58
207000
2000
Bilgisayarlar! Bilgisayarlar ne olacak?
03:29
The thing about computers is, I love computers.
59
209000
2000
Bilgisayarlara gelince, bilgisayarları severim.
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
60
211000
2000
Yani, tam bir bilgi aşığıyım. Tabii ki bilgisayarları severim.
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
213000
4000
Sırf Google Kitap Arama motorunu benden almasınlar diye açlık grevine girerdim..
03:37
But computers don't do much else other than
62
217000
2000
Ama bilgisayarlar sözlük derleme sürecini
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
63
219000
4000
hızlandırmaktan çok da fazlasını yapmıyorlar.
03:43
They don't change the end result.
64
223000
4000
Sonucu değiştirmezler.
03:47
Because what a dictionary is,
65
227000
3000
Çünkü bir sözlüğü sözlük yapan onun
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
66
230000
3000
içine bir parça modernlik katılmış Victorian dizaynıdır.
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
67
233000
6000
Bu buharla çalışıyor! Bizdekiyse elektrikle çalışan üç tekerlekli bisiklet!
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
68
239000
3000
Bilirsiniz, bizimki motorlu bir Victorian stiliydi. Hepsi bu!
04:02
The design has not changed.
69
242000
3000
Tasarım hiç değişmedi.
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
245000
2000
Ve bakalım, peki ya online sözlükler?
04:07
Online dictionaries must be different.
71
247000
3000
Online sözlükler farklı olmalı.
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
72
250000
2000
Bu Oxford Online İngilizce Sözlüğü, en iyi online sözlüklerden biri.
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
252000
1000
Bu da benim favori kelimem, bu arada.
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
74
253000
5000
Erinaceous: Kirpi ailesine ait olan; kirpigillerden.
04:18
Very useful word. So, look at that.
75
258000
6000
Çok faydalı bir kelime. Peki, şuna bakın.
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
76
264000
2000
Şimdiki online sözlükler bir ekrana fırlatılmış kağıttan ibaret.
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
266000
5000
Bu düz. Elimizdeki girdide kaç tane link var bir bakalım: İki!
04:31
Right? Those little buttons,
78
271000
2000
Değil mi? O küçük butonlar,
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
79
273000
3000
Tarih göstergesi hariç hepsini genişlettim.
04:36
So there's not very much going on here.
80
276000
2000
Yani burada pek de birşey yok.
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
278000
2000
Tıklanacak pek bir şey yok.
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
82
280000
3000
Ve aslında, online sözlükler aranabilirlik dışında
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
283000
3000
baskı sözlüklerin neredeyse tüm sorunlarını kopyalarlar.
04:46
And when you improve searchability,
84
286000
2000
Ve aranabilirliği geliştirdiğinizde, aslında
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
288000
3000
baskı sözlüklerin bir avantajını da yok edersiniz ki, bu da mutlu tesadüflerdir.
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
86
291000
3000
Aramadığınız şeyleri bulmaya mutlu tesadüf denir.
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
294000
3000
çünkü aradığınız şeyi bulmak oldukça zordur.
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
297000
9000
Pekala -- (Gülüşmeler) (Alkış) -- şimdi, bunun hakkında düşünürseniz
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
306000
3000
elimizde olan bir tür domuz budu problemi.
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
309000
2000
Herkes domuz budu problemi nedir biliyor mu?
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
311000
2000
Kadının büyük bir aile yemeği için domuz pişirmesi.
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
313000
2000
Domuzun budunu keser ve çöpe atar,
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
315000
1000
ve o buda bakar ve şöyle der,
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
316000
2000
''Bu mükemmel bir domuz eti parçası. Neden çöpe atıyorum ki?'''
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
318000
2000
ve şöyle düşünür, ''Annem hep böyle yapardı.''
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
320000
1000
Sonra annesini arar ve sorar:
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
321000
2000
''Anne, domuz pişirirken neden butunu kesip atıyordun?''
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
323000
3000
Annesi cevap verir, ''Bilmem, annem hep öyle yapardı!''
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
326000
2000
Bu kez büyükanneyi ararlar, ve büyükanne cevaplar:
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
328000
4000
''Tavam çok küçüktü!''
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
332000
4000
Yani, bu iyi ya da kötü kelimelerimiz olduğu anlamına gelmez.
05:36
We have a pan that's too small!
102
336000
3000
Çok küçük bir tavamız var!
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
339000
2000
Bilirsiniz, domuz budu çok lezzetlidir! Çöpe atmak için hiçbir sebep yok.
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
341000
3000
Kötü kelimeler -- bakın, insanlar bir yeri düşündüğünde
05:44
and they don't find a place on the map,
105
344000
2000
ve o yeri haritada bulamadıklarında
05:46
they think, "This map sucks!"
106
346000
2000
''Bu harita berbat!'' diye düşünürler.
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
348000
2000
Rehberde olmayan bir bar ya da gecekulübü bulduklarında
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
350000
3000
''Burası çok güzel bir yer olmalı, çünkü rehberde yok!'' derler.
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
353000
3000
Sözlükte olmayan bir kelime bulduklarındaysa, derler ki :
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
356000
5000
''Bu kötü bir kelime olmalı.'' Neden? O sözlüğün kötü bir sözlük olması daha muhtemel.
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
361000
5000
Neden tava için çok büyük olduğundan dolayı butu suçluyorsunuz?
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
366000
3000
Bu yüzden daha küçük bir buz alamazsınız.
06:09
The English language is as big as it is.
113
369000
3000
İngiliz dili oldukça geniş.
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
372000
2000
Bu yüzden, eğer bir domuz budu probleminiz varsa,
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
374000
2000
ve bu problem hakkında kafa yoruyorsanız,
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
376000
5000
elde edeceğiniz sonuç acımasız ve mantıksızdır:
06:21
paper is the enemy of words.
117
381000
3000
kağıt kelimelerin düşmanıdır.
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
384000
4000
Bu nasıl olabilir ki? Demek istediğim, kitapları severim, gerçekten.
06:28
Some of my best friends are books.
119
388000
2000
En yakın arkadaşlarımdan bazıları kitaplardır.
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
390000
5000
Fakat bir sözlük için kitap en uygun form değildir.
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
395000
2000
Şimdi düşünecekler ki:''Amanın.
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
397000
3000
Benim o güzel kağıt sözlüklerimi elimden alacaklar mı?''
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
400000
2000
Hayır. Kağıt sözlükler yine olacak.
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
402000
4000
Arabalarımız olduğunda -- Arabalar en çok kullanılan ulaşım aracı haline geldiğinde,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
406000
3000
tüm atları toplayıp öldürmedik.
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
409000
2000
Yani, kağıt sözlükler hala olacak,
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
411000
3000
fakat en çok tercih edilen sözlük tipi olmayacak.
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
414000
3000
Kitap şekli sözlüklerin sahip olduğu tek form olmayacak.
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
417000
2000
Ayrıca bu kitap şekli, sözlüklerin alacağı formlar için
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
419000
4000
bir prototip olmayacak.
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
423000
4000
Şöyle düşünün: eğer yapay bir kısıtlamanız varsa,
07:07
artificial constraints lead to
132
427000
4000
yapay kısıtlamalar nedensiz ayrımlara
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
431000
4000
ve çarpık bir dünya görüşüne yol açarlar.
07:15
What if biologists could only study animals
134
435000
3000
Ya biyologlar sadece insanlara "ayy" dedirten
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
438000
2000
hayvanları inceleselerdi. Değil mi?
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
440000
2000
Ya hayvanlar hakkında estetik yargılarda bulunsaydık,
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
442000
5000
ve sadece tatlı olduğunu düşündüklerimizi inceleyebilseydik?
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
447000
4000
Karizmatik megafauna hakkında çok şey bilirdik,
07:31
and not very much about much else.
139
451000
2000
ve geri kalan hakkında o kadar da değil.
07:33
And I think this is a problem.
140
453000
2000
Ve bence bu bir sorun.
07:35
I think we should study all the words,
141
455000
2000
Bence bütün kelimeler üzerinde çalışmalıyız,
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
457000
5000
çünkü kelimeler hakkında düşününce, çok basit parçalardan
07:42
from very humble parts.
143
462000
4000
güzel ifadeler oluşturabilirsiniz.
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
466000
4000
Sözlükbilimi aslında daha çok materyal bilimidir.
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
470000
3000
Biz ifadenizin yapısını oluşturmak için kullandığınız
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
473000
3000
materyallerin hoşgörüsünü inceliyoruz.
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
476000
7000
Mesela konuşmalarınızda ve ya yazdıklarınızda. İnsanlar bana sık sık:
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
483000
5000
'Bir kelimenin gerçek olduğunu nasıl anlarım?' diye soruyorlar.
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
488000
7000
Şöyle düşünüyorlar:'' Kelimelerin düşüncelerimizin ifadelerini
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
495000
2000
inşa etmede kullandığımız aletlerse,
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
497000
3000
tornavidanın çekiçten daha iyi olduğunu nasıl söyleyebiliriz ki?
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
500000
3000
Ya da balyozun sivri uçlu çekiçten daha iyi olduğunu nasıl söyleyebiliriz?
08:23
They're just the right tools for the job.
153
503000
3000
Hepsi de işe tam uygun olan aletler.''
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
506000
3000
Bu yüzden insanlar sorar: ''Bir kelimenin gerçek olup olmadığını nasıl anlarım?''
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
509000
3000
Çocuk kitapları okuyan herkes bilir ki,
08:32
knows that love makes things real.
156
512000
4000
sevgi bir şeyleri gerçeğe çevirir.
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
516000
5000
Eğer bir kelimeyi seviyorsanız, kullanın. Bu onu gerçek kılar.
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
521000
3000
Sözlükte olması yapay bir ayrımdır.
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
524000
3000
Bu bir kelimeyi gerçek hale getirmenin diğer yollarından farklı değildir.
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
527000
4000
Bir kelimeyi severseniz, o gerçek olur.
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
531000
3000
Yani eğer trafiği kontrol etmeye çalışmıyorsak,
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
534000
5000
eğer kağıdın ötesine geçtiysek, eğer kontrol konusunda
08:59
about control and more about description,
163
539000
4000
daha az ve tanım konusunda daha çok ilgiliysek,
09:03
then we can think of the English language
164
543000
2000
o zaman İngiliz dilini böyle
09:05
as being this beautiful mobile.
165
545000
3000
güzel bir araç olarak düşünebiliriz.
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
548000
2000
ve bu aracın küçük parçalarından birinin değiştiği, dokunulduğu
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
550000
3000
her defa, bir kelimeye her dokunduğunuzda,
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
553000
2000
onu farklı bir bağlamda kullanır, ona yeni bir anlam verirsiniz.
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
555000
3000
onu fiilleştirirsiniz, aracı hareket ettirirsiniz.
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
558000
4000
Onu bozmuş olmazsınız. Sadece yeni bir pozisyondadır,
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
562000
3000
ve o yeni pozisyon da aynı derece güzel olabilir.
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
565000
4000
Şimdi, eğer artık trafik polisi değilseniz --
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
569000
2000
Trafik polisi olmanın kötü yani şudur ki
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
571000
3000
Her bir kavşakta pek çok trafik polisi bulunmalıdır yoksa
09:34
or the cars get confused. Right?
175
574000
3000
araçlar birbirine girer. Değil mi?
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
577000
3000
Ama sizin amacınız artık trafiği yönetmek değilse,
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
580000
4000
mesela gelip geçen arabaları saymaksa, o halde daha çok göz daha iyidir.
09:44
You can ask for help!
178
584000
2000
Yardım isteyebilirsiniz!
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
586000
4000
Eğer yardım isterseniz, daha çok iş yaparsınız. Ve bizim gerçekten yardıma ihtiyacımız var.
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
590000
3000
Meclis Kütüphanesi : 17 milyon kitap,
09:53
of which half are in English.
181
593000
3000
bunların yarısı İngilizce.
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
596000
4000
Eğer bu kitapların 10 tanesinden 1'i
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
600000
2000
sözlükte olmayan bir kelime içerse,
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
602000
3000
bu ikiden fazla kısaltılmamış sözlüğe denk gelirdi.
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
605000
3000
Ve ben neredeyse okuduğum her kitapta,
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
608000
2000
sözlükleştirilmemiş bir kelime bulurum.
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
610000
5000
--"sözlükleştirilmemiş" kelimesi gibi mesela -- Peki ya gazeteler?
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
615000
5000
Gazete arşivleri 1759'a kadar gidiyor.
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
620000
5000
58.1 milyon gazete sayfası! Eğer bunların sadece
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
625000
3000
100 tanesinde 1'i sözlüğe girmemiş bir kelime içerse
10:28
it would be an entire other OED.
191
628000
3000
bu tam bir Oxford İngilizce Sözlüğü(OİS) olurdu.
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
631000
5000
Bu 500.000 kelime daha demek! Bu gerçekten çok fazla.
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
636000
3000
Ayrıca dergilerden, bloglardan bahsetmiyorum bile.
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
639000
2000
Ve ben BoingBoing'de bir haftada Newsweek'te ya da Time'dakinden
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
641000
2000
daha çok kelime buluyorum.
10:43
There's a lot going on there.
196
643000
2000
Oralarda daha çok kelime var.
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
645000
2000
Ayrıca bazı kelimelerin açgözlüce birden çok anlama
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
647000
3000
sahip olması manasına gelen çokanlamlılıktan
10:50
more than one meaning for themselves.
199
650000
5000
hiç bahsetmiyorum bile!
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
655000
4000
Mesela, ''set'' kelimesini ele alalım. Set bir porsuğun yuvası olabilir,
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
659000
3000
set bir Elizabeth dönemi yakasında pile olabilir,
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
662000
2000
Ve OİS'de bir tane numaralandırılmış tanımlama var.
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
664000
3000
OİS set kelimesi için 33 tane farklı tanımlamaya sahip.
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
667000
3000
Küçücük bir kelime ve 33 numaralandırılmış tanımlama.
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
670000
5000
Hatta bu tanımlamalardan biri 'çeşitli teknik duyular'.
11:15
Do you know what that says to me?
206
675000
1000
Bu bana ne söylüyor biliyor musunuz?
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
676000
5000
Bu bana o günün cuma öğleden sonra olduğunu ve birilerinin bir bara gitmek istediğini söylüyor.
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
681000
2000
'çeşitli teknik duyular' demek
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
683000
2000
sözlükbilimsel bir kaçamaktır.
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
685000
4000
İşte elimizde böyle kelimeler var. Yani gerçekten yardıma ihtiyacımız var!
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
689000
3000
Ve sorun şu ki, yardım isteyebiliriz --
11:32
asking for help's not that hard.
212
692000
1000
yardım istemek o kadar da zor değil.
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
693000
3000
Yani, sözlükbilimi roket bilimi değildir.
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
696000
3000
Bakın, size bir sürü kelime ve bir sürü sayı verdim,
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
699000
2000
ve bu daha çok görsel bir açıklama.
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
701000
3000
Eğer sözlüğü İngiliz dilinin haritası gibi düşünürsek,
11:44
these bright spots are what we know about,
217
704000
2000
bu parlak noktalar bilgimiz olan konular ve
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
706000
3000
karanlık noktalar ise bizim de karanlık olduğumuz konular.
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
709000
5000
Eğer bu Amerikan İngilizcesinin haritası olsaydı, pek de birşey bilmiyor olurduk.
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
714000
3000
Ve hatta dilin şeklini bile bilmiyor olurduk.
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
717000
3000
Eğer bu sözlük olsaydı -- eğer bu bu Amerikan İngilizcesinin bir haritası olsaydı --
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
720000
3000
bakın, Florida hakkında az çok bir bilgimiz olurdu,
12:03
but there's no California!
223
723000
3000
ama ortada Kaliforniya yok!
12:06
We're missing California from American English.
224
726000
3000
Amerikan İngilizcesi'nden Kaliforniya'yı çıkarıyoruz.
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
729000
5000
Yeterince bilgimiz yok, ve hatta Kaliforniya'yı çıkarttığımızı bile bilmiyoruz!
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
734000
2000
Haritada bir boşluk olduğunu dahi görmüyoruz.
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
736000
3000
Ve yine diyorum ki, sözlükbilimi roket bilimi değildir.
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
739000
3000
Ama öyle olsaydı bile, roket bilimi günümüzde
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
742000
4000
bu işe kendini adamış amatörler tarafından yapılıyor. Biliyor musunuz?
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
746000
4000
Bir kaç kelime bulmak o kadar da zor olamaz!
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
750000
3000
Bu yüzden, diğer bilim dallarındaki yeterli sayıda bilim adamı
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
753000
3000
insanlardan gerçekten yardım istiyorlar ve bundan iyi iş çıkarıyorlar.
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
756000
2000
Mesela, eBird diye birşey var. Buraya amatör kuşgözlemciler
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
758000
2000
kuş gözlemleri hakkında bilgi yükleyebiliyorlar.
12:40
And then, ornithologists can go
235
760000
2000
Daha sonra, kuşbilimciler gidip
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
762000
3000
populasyonları, göçleri vs. takip etmede yardım ediyorlar.
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
765000
3000
Mike Oates diye bir adam var. Mike Oates İngiltere'de yaşıyor.
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
768000
4000
Bir elektrokaplama şirketinin yöneticisi.
12:52
He's found more than 140 comets.
239
772000
3000
140'tan fazla kuyrukluyıldız buldu.
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
775000
3000
Çok fazla kuyrukluyıldız buldu ve bunlardan birine onun adını verdiler.
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
778000
1000
Mars'ın ötesinde arka tarafında bir tür. Gezinenlerden.
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
779000
2000
Kendi resminin orada yakın zamanda çekileceğini sanmıyorum.
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
781000
4000
Ama teleskop olmadan 140 tane kuruklu yıldız buldu.
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
785000
3000
NASA SOHO uydusundan bilgileri indirdi,
13:08
and that's how he found them.
245
788000
2000
ve bu şekilde onları buldu.
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
790000
4000
Eğer teleskop olmadan kuyruklu yıldızları bulabiliyorsak,
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
794000
2000
kelimeleri bulabiliyor olmalıyız değil mi?
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
796000
2000
Şimdi, hepiniz bununla nereye gittiğimi biliyorsunuz.
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
798000
3000
Çünkü Internete gidiyorum, ki herkesin gittiği yer orası.
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
801000
2000
Ve İnternet kelimeleri toplamak için mükemmel,
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
803000
1000
çünkü İnternet toplayanlarla dolu.
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
804000
3000
Ve bu da İnternet hakkında az bilinen teknolojik bir gerçektir,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
807000
3000
fakat İnternet aslında kelimeler ve istekten oluşur.
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
810000
5000
Ayrıca kelimeler ve istek aslında sözlükbiliminin
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
815000
3000
tarifi oluyor. Harika değil mi?
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
818000
4000
Bu yüzden, şimdi oralarda gerçekten güzel kelime toplayan siteler var,
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
822000
2000
ama bunların problemi yeterince bilimsel olmamalarıdır.
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
824000
3000
kelimeyi gösteriyorlar, fakat gerçek içeriği göstermiyorlar.
13:47
Where did it come from? Who said it?
259
827000
2000
Nereden geldi? Kim söyledi?
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
829000
2000
Hangi gazetedeydi? Hangi kitapta?
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
261
831000
4000
Çünkü bir kelime bir arkeolojik eser gibidir.
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
835000
3000
Eserin kaynağını ya da kökenini bilmiyorsanız,
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
263
838000
3000
o bilim değil, sadece bakılacak güzel bir şeydir.
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
264
841000
3000
Bu yüzden kaynağı olmayan bir kelime kesilmiş bir çiçek gibidir.
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
265
844000
4000
Yani, bir süre bakmak için çok hoştur, ama sonra ölür.
14:08
It dies too fast.
266
848000
1000
Çok hızlı ölür.
14:09
So, this whole time I've been saying,
267
849000
4000
Bu yüzden, bu kadar zamandır anlattığım şey,
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
268
853000
2000
"Sözlük, sözlük, sözlük, sözlük".
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
269
855000
3000
"Bir sözlük" değil, ya da "sözlükler". Ve bu yüzden,
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
270
858000
3000
insanlar sözlüğü tüm dil manasında kullanırlar.
14:21
They use it synecdochically.
271
861000
3000
Onu diğerinin yerine kullanırlar.
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
864000
3000
Ve "bir şeyi bir şeyin yerine kullanmak" gibi bir kelimeyi bilemenin problemlerden biri
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
273
867000
3000
"bir şeyi bir şeyin yerine kullanmak" diyebilmek için bir bahane istiyor olmaktır.
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
274
870000
2000
Tüm bu konuşma benim anafikire gelmem için sadece bir bahane oldu
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
275
872000
2000
"bir şeyi bir şeyin yerine kullanmak" diyebileceğim yere.
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
276
874000
3000
Bu yüzden gerçekten üzgünüm. Fakat bir şeyin bir parçasını kullandığınız zaman --
14:37
like the dictionary is a part of the language,
277
877000
2000
sözlüğü dilin bir parçası gibi,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
278
879000
5000
ya da bayrağı Amerika Birleşik Devletleri olarak, o ülkenin bir sembolüdür --
14:44
then you're using it synecdochically.
279
884000
4000
o zaman onu bir şeyin yerine kullanıyorsunuzdur.
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
280
888000
4000
Ama mesele şu ki, sözlüğü tüm dil haline getirebiliriz.
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
281
892000
4000
Eğer daha büyük bir tavamız olursa, o zaman tüm kelimeleri koyabiliriz.
14:56
We can put in all the meanings.
282
896000
4000
Tüm anlamları koyabiliriz.
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
283
900000
4000
Herkes hayatında daha fazla anlam istemez mi?
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
284
904000
4000
Ve sözlüğü sadece dilin bir sembolü yapmakla kalmaz, aynı zamanda
15:08
we can make it be the whole language.
285
908000
3000
tüm dil haline getirebiliriz.
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
286
911000
2000
Bakın, kendi oğlum için gerçekten umduğum şey,
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
287
913000
3000
bu ay 7 yaşına giriyor -- onun,
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
288
916000
5000
sözlüklerin bu form kalıbında olduğunu zar zor hatırlamasını istiyorum.
15:21
This is what dictionaries used to look like.
289
921000
2000
Sözlükler önceden böyle gözükmekteydi.
15:23
I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
290
923000
2000
Onun bu çeşit bir sözlüğü sekiz hatlı bir bant olarak düşünmesini istiyorum.
15:25
It's a format that died because it wasn't useful enough.
291
925000
4000
Bu yok olan bir format, çünkü yeteri kadar kullanışlı değildi.
15:29
It wasn't really what people needed.
292
929000
3000
İnsanların ihtiyacı olan şey o değildi.
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
293
932000
3000
Ve durum şu ki, eğer tüm kelimeleri koyabilirsek,
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
294
935000
4000
iyi ve kötü arasındaki yapay ayırım artık olmazsa,
15:39
we can really describe the language like scientists.
295
939000
3000
dili gerçekten bir bilim adamı gibi açıklayabiliriz.
15:42
We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
296
942000
2000
Estetik yargılamaları yazanlara ve konuşanlara bırakabiliriz.
15:44
If we can do that, then I can spend all my time fishing,
297
944000
4000
Eğer bunu yapabilirsek, o zaman tüm hayatımı balık tutarak geçirebilirim,
15:48
and I don't have to be a traffic cop anymore.
298
948000
5000
ve artık trafik polisi olmak zorunda kalmam.
15:53
Thank you very much for your kind attention.
299
953000
2000
Nazik ilginizden dolayı çok teşekkür ederim.
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7