Lidé se standardním zrakem mohou vidět miliony různých barev. Ale lidský jazyk je rozděluje do malých slov. V industrializované kultuře většina lidí obchází 11 barevných slov: černá, bílá, červená, zelená, žlutá, modrá, hnědá, oranžová, růžová, fialová a šedá. To je to, co máme v americké angličtině.
Možná, že pokud jste umělec nebo návrhář interiérů, znáte konkrétní významy až pro 50 nebo 100 různých slov pro barvy - jako je tyrkysová, jantarová, indigová nebo taupe. Ale to je stále nepatrný zlomek barev, které můžeme rozlišit.
Zajímavé je, že způsoby, kterými jazyky kategorizují barvu, se velmi liší. Neindustrializované kultury obvykle mají mnohem méně slov pro barvy než průmyslové kultury. Takže zatímco angličtina má 11 slov, která všichni znají, papuánský-nový guinejský jazyk Berinmo má pouze pět, a bolívijský amazonský jazyk Tsimane má pouze tři slova, která každý zná, což odpovídá černé, bílé a červené.
Cílem našeho projektu bylo pochopit, proč se kultury v jejich používání barevných slov tolik liší.
**********
Nejvíce přijímané vysvětlení rozdílů se vrací ke dvěma lingvistům, Brentu Berlinovi a Paulu Kayovi. Ve své rané práci v 60. letech sbírali data pro pojmenování barev z 20 jazyků. Pozorovali určité společné rysy mezi množinami barevných výrazů napříč jazyky: Pokud měl jazyk pouze dva termíny, byly vždy černé a bílé; pokud byla třetí, byla červená; čtvrtý a pátý byly vždy zelené a žluté (v každém pořadí); šestý byl modrý; sedmý byl hnědý; a tak dále.
Na základě této objednávky Berlín a Kay argumentovali, že určité barvy byly výraznější. Navrhovali, aby kultury začínaly pojmenováním nejvýraznějších barev, a to postupně novými řádky. Takže černá a bílá jsou nejvýraznější, pak červená a tak dále.
Zatímco tento přístup vypadal slibně, existuje několik problémů s touto vrozenou teorií založenou na vizích.
Berlín, Kay a jejich kolegové dále shromažďovali mnohem větší sadu dat ze 110 neprůmyslových jazyků. Jejich původní zobecnění není v tomto rozsáhlém souboru dat tak jasné: existuje mnoho výjimek, které se Kay a jeho kolegové pokusili vysvětlit ve složitější teorii založené na vizích.
Tato nativistická teorie se navíc nezabývá tím, proč industrializace, která zavedla spolehlivé, stabilní a standardizované barvy ve velkém měřítku, způsobuje zavedení více barevných slov. Vizuální systémy lidí napříč kulturami jsou stejné: v tomto modelu by industrializace neměla mít žádný vliv na kategorizaci barev, což zjevně nebylo.
**********
Naše výzkumné skupiny proto prozkoumaly úplně jinou myšlenku: Možná jsou pro efektivní komunikaci vyvinuta barevná slova. Zvažte úkol jednoduše pojmenovat barevný čip z nějaké sady barev. V naší studii jsme použili 80 barevných čipů, které byly vybrány z Munsellových barev, aby byly rovnoměrně rozmístěny po barevné mřížce. Každá dvojice sousedních barev má stejnou vzdálenost, pokud jde o to, jak se liší. Úkolem mluvčího je jednoduše označit barvu slovem („červená“, „modrá“ atd.).
Účastníci museli sdělit jednu z 80 barevných čipů z celé barevné mřížky. (Richard Futrell a Edward Gibson, CC BY) Abychom mohli vyhodnotit myšlenku založenou na komunikaci, musíme uvažovat o pojmenování barev v jednoduchých komunikačních termínech, které lze formalizovat teorií informací. Předpokládejme, že náhodně vybraná barva je N4. Vyberu slovo pro označení barvy, kterou jsem vybral. Možná je slovo, které jsem si vybral, „modré“. Kdybych si vybral A3, nikdy bych neřekl „modré“. A kdybych vybral M3, možná bych řekl „modré“, možná „zelené“ nebo něco jiného.
Nyní v tomto myšlenkovém experimentu se vy jako posluchač snažíte uhodnout, jakou fyzickou barvu mám na mysli. Můžete si vybrat celou sadu barevných čipů, o kterých si myslíte, že odpovídají mé barvě „modrá“. Možná si vyberete sadu 12 barevných čipů odpovídajících všem těm ve sloupcích M, N a O. Říkám ano, protože můj čip je v ve skutečnosti jeden z nich. Pak rozdělte svůj set na polovinu a hádejte znovu.
Počet odhadů, za které je ideální posluchač nucen v mém barevném čipu na základě barevného slova, které jsem použil, je jednoduché skóre pro čip. Toto skóre - počet odhadů nebo „bitů“ - můžeme spočítat pomocí jednoduché matematiky ze způsobu, jakým mnoho lidí označí barvy v jednoduchém úkolu označování barev. Pomocí těchto skóre nyní můžeme barvy řadit v mřížce v libovolném jazyce.
V angličtině se ukazuje, že lidé dokážou zprostředkovat teplé barvy - červené, pomeranče a žluté - efektivněji (s méně odhady) než chladné barvy - modré a zelené. Můžete to vidět v barevné mřížce: Existuje méně konkurentů o to, co by mohlo být označeno „červená“, „oranžová“ nebo „žlutá“, než jsou barvy, které by byly označeny „modrá“ nebo „zelená“. skutečnosti, že samotná mřížka je vnímavě víceméně stejnoměrná: Barvy byly vybrány tak, aby zcela pokryly nejvíce nasycené barvy Munsellova barevného prostoru, a každá dvojice sousedních barev vypadá stejně blízko, bez ohledu na to, kde jsou na mřížce.
Zjistili jsme, že tato zobecnění platí v každém jazyce v celém Světovém průzkumu barev (110 jazyků) a ve třech dalších jsme provedli podrobné experimenty na: angličtině, španělštině a Tsimane.
Každý řádek objednává barevné čipy pro jeden jazyk: Barvy dále vlevo jsou snáze komunikovatelné, barvy dále vpravo jsou těžší. (Richard Futrell, CC BY) Je to zřejmé ve vizuální reprezentaci, kde každý řádek je uspořádáním barevných čipů pro konkrétní jazyk. Pořadí zleva doprava je od nejjednodušší komunikace (nejmenší odhady potřebné k získání správné barvy) až po nejtěžší komunikaci.
Diagram ukazuje, že všechny jazyky mají zhruba stejné pořadí, s teplými barvami vlevo (snadno komunikovat) a chladnými vpravo (obtížněji komunikovat). K této generalizaci dochází navzdory skutečnosti, že jazyky v dolní části obrázku mají málo termínů, které lidé používají konzistentně, zatímco jazyky v horní části (jako je angličtina a španělština) mají mnoho termínů, které většina lidí používá konzistentně.
**********
Kromě objevování této pozoruhodné univerzálie napříč jazyky jsme také chtěli zjistit, co ji způsobuje. Připomeňme, že naše myšlenka je taková, že možná zavedeme slova do jazyka, když existuje něco, o čem chceme mluvit. Možná tedy k tomuto efektu dochází, protože objekty - věci, o kterých chceme mluvit - mají tendenci být barevné.
Tuto hypotézu jsme vyhodnotili v databázi 20 000 fotografií objektů, o nichž se lidé v Microsoftu rozhodli, že obsahovaly objekty odlišné od pozadí. (Tato sada dat je k dispozici pro trénování a testování počítačových systémů vidění, které se snaží naučit identifikovat objekty.) Naši kolegové pak určili konkrétní hranice objektu v každém obrázku a kde bylo pozadí.
Mapovali jsme barvy v obrázcích na naši sadu 80 barev napříč barevným prostorem. Ukázalo se, že skutečně objekty mají větší pravděpodobnost teplé barvy, zatímco pozadí chladné. Pokud pixel obrázku spadl do objektu, bylo pravděpodobnější, že odpovídá barvě, která byla snáze komunikovatelná. Barvy objektů měly tendenci klesat dále doleva při našem pořadí řazení komunikační účinnosti.
Když o tom přemýšlíte, nakonec se to nezdá překvapivé. Pozadí jsou obloha, voda, tráva, stromy: vše v pohodě. Předměty, o kterých chceme mluvit, jsou teplé: lidé, zvířata, bobule, ovoce atd.
Naše hypotéza také snadno vysvětluje, proč více barevných výrazů přichází do jazyka s industrializací. S rostoucími technologiemi přicházejí vylepšené způsoby čištění pigmentů a výroby nových a nové barevné displeje. Můžeme tedy vytvořit objekty, které se liší pouze na základě barev - například nový iPhone je dodáván v „růžovém zlatě“ a „zlatém“ - což ještě více usnadňuje pojmenování barev.
Takže na rozdíl od dřívější nativistické hypotézy vizuálního výtisku, komunikační hypotéza pomohla identifikovat skutečný křížový lingvistický univerzál - teplé barvy jsou snáze komunikovatelné než ty chladné - a snadno vysvětluje mezikulturní rozdíly v barevných termínech. Vysvětluje také, proč barevná slova často přicházejí do jazyka, nikoli jako barevná slova, ale jako popisky předmětů nebo látek. Například „oranžové“ pochází z ovoce; „Červená“ pochází ze Sanskritu na krev. Stručně řečeno, označujeme věci, o kterých chceme mluvit.
Tento článek byl původně publikován v The Conversation.
Julia Leonard, Ph.D. Student v mozku a kognitivních vědách, Massachusetts Institute of Technology
