Ljudje s standardnim vidom lahko vidijo milijone različnih barv. Toda človeški jezik jih razvrsti v majhen niz besed. V industrializirani kulturi se večina ljudi sreča z 11 barvnimi besedami: črna, bela, rdeča, zelena, rumena, modra, rjava, oranžna, roza, vijolična in siva. To imamo v ameriški angleščini.
Mogoče, če ste umetnik ali notranji oblikovalec, poznate določene pomene za kar 50 ali 100 različnih besed za barve - na primer turkizna, jantarna, indigo ali taupe. Toda to je še vedno majhen delček barv, ki jih lahko ločimo.
Zanimivo je, da se načini, po katerih jeziki razvrščajo barve, zelo razlikujejo. Neindustrializirane kulture imajo običajno veliko manj besed kot barve kot industrializirane kulture. Medtem ko ima angleščina 11 besed, ki jih vsi poznajo, papujsko-novo gvinejski jezik Berinmo ima le pet, bolivijski amazonski jezik Tsimane 'pa le tri besede, ki jih vsi poznajo, kar ustreza črni, beli in rdeči barvi.
Cilj našega projekta je bil razumeti, zakaj se kulture tako zelo razlikujejo glede uporabe barvnih besed.
**********
Najbolj sprejeto razlago razlik sega v dva jezikoslovca, Brent Berlin in Paul Kay. V svojem zgodnjem delu v šestdesetih letih prejšnjega stoletja so zbrali podatke o poimenovanju barv iz 20 jezikov. Opazili so nekaj skupnih skupin barvnih izrazov v različnih jezikih: če je imel jezik le dva izraza, so bili vedno črno-beli; če je bila tretja, je bila rdeča; četrti in peti sta bili vedno zeleni in rumeni (v obeh vrsticah); šesta je bila modra; sedma je bila rjava; in tako naprej.
Na podlagi tega ukaza sta Berlin in Kay trdila, da so nekatere barve bolj vidne. Predlagali so, da se kulture začnejo s poimenovanjem najpomembnejših barv, s pripravo novih pojmov, v vrsti. Torej so črno-beli najbolj vidni, nato rdeči in podobno.
Čeprav se je ta pristop zdel obetaven, je s to prirojeno teorijo, ki temelji na viziji, več težav.
Berlin, Kay in njihovi sodelavci so nadaljevali z zbiranjem veliko večjega nabora podatkov iz 110 neindustriziranih jezikov. Njihova prvotna posplošitev v tem večjem naboru podatkov ni tako jasna: obstaja veliko izjem, ki so jih Kay in njegovi sodelavci poskušali razložiti v bolj zapleteni teoriji, ki temelji na viziji.
Še več, ta nativistična teorija ne obravnava, zakaj industrializacija, ki je v veliki meri predstavila zanesljive, stabilne in standardizirane barve, povzroča več barvnih besed. Vizualni sistemi ljudi v različnih kulturah so enaki: v tem modelu industrializacija ne bi smela spremeniti barvne kategorizacije, kar očitno ni bilo tako.
**********
Naše raziskovalne skupine so zato raziskale povsem drugačno idejo: Morda so barvne besede razvite za učinkovito komunikacijo. Razmislite o nalogi, da preprosto poimenujete barvni čip iz nekega nabora barv. V naši raziskavi smo uporabili 80 barvnih čipov, izbranih iz Munsellovih barv, da smo jih enakomerno razporedili po barvni mreži. Vsak par sosednjih barv je narazen na razdalji glede na to, kako različni so. Naloga govornika je, da barvo preprosto označi z besedo ("rdeča", "modra" in tako naprej).
Udeleženci so morali sporočiti enega izmed 80 barvnih čipov iz celotne mreže. (Richard Futrell in Edward Gibson, CC BY) Za oceno ideje, ki temelji na komunikaciji, moramo razmišljati o poimenovanju barv v preprostih komunikacijskih pogojih, kar lahko formaliziramo s teorijo informacij. Recimo, da je naključno izbrana barva N4. Izberem besedo, s katero bom označil barvo, ki sem jo izbral. Mogoče bi izbrala besedo "modra". Če bi izbral A3, nikoli ne bi rekel "modro". In če bi izbral M3, bi morda rekel "modra", morda "zelena" ali kaj drugega.
Zdaj v tem miselnem poskusu vi kot poslušalec poskušate uganiti, na katero fizično barvo sem mislil. Izberete lahko cel nabor barvnih čipov, za katere menite, da ustrezajo moji barvi "modra". Mogoče izberete nabor 12 barvnih čipov, ki ustrezajo vsem, ki so v stolpcih M, N in O. Pravim, da, ker je moj čip v pravzaprav ena od teh. Nato svoj komplet razdelite na polovico in ponovno uganete.
Število ugibanj, ki jih potrebuje idealni poslušalec, da na svojem barvnem čipu ni nič, na podlagi barvne besede, ki sem jo uporabil, je preprost rezultat za čip. Ta rezultat lahko izračunamo - število ugibanj ali "bitov" - s pomočjo preproste matematike na način, kako mnogi ljudje označijo barve v preprosti nalogi za označevanje barv. S pomočjo teh rezultatov lahko zdaj razvrstimo barve po mreži in v kateri koli jezik.
V angleščini se izkaže, da lahko ljudje prenašajo tople barve - rdeče, pomaranče in rumeno - učinkoviteje (z manj ugibanja) kot hladne barve - modro in zeleno. To lahko vidite v barvni mreži: Manj konkurentov je, kaj lahko označijo "rdeča", "oranžna" ali "rumena", kot so barve, ki bi bile označene z "modra" ali "zelena". To velja kljub temu dejstva, da je mreža sama po sebi dojemljivo bolj ali manj enotna: Barve so bile izbrane tako, da v celoti pokrivajo najbolj nasičene barve Munsellovega barvnega prostora, vsak par sosednjih barv pa je videti enako blizu, ne glede na to, kje so na mreži.
Ugotovili smo, da je ta posplošitev resnična v vseh jezikih v celotni Svetovni raziskavi o barvah (110 jezikov) in še v treh, ki smo jih podrobno eksperimentirali na: angleščini, španščini in Tsimane '.
Vsaka vrstica naroči barvne čipe za en jezik: barve, ki so bolj levo, je lažje komunicirati, tiste dlje na desno pa je težje komunicirati. (Richard Futrell, CC BY) Jasno je v vizualni predstavitvi, kjer je vsaka vrstica vrstni red barvnih čipov za določen jezik. Urejanje od leve proti desni je od najlažje za komuniciranje (najmanj ugib, potrebnih za pridobitev prave barve), do najtežje za komunikacijo.
Diagram kaže, da imajo vsi jeziki približno enak vrstni red, tople barve na levi (enostavna za komunikacijo) in hladne na desni (težje za sporazumevanje). Ta posplošitev se zgodi kljub dejstvu, da imajo jeziki blizu dna slike malo izrazov, ki jih ljudje dosledno uporabljajo, medtem ko imajo jeziki blizu vrha (na primer angleščina in španščina) veliko izrazov, ki jih večina uporablja dosledno.
**********
Poleg tega, da smo odkrili to izjemno univerzalno med jeziki, smo želeli ugotoviti tudi, kaj to povzroča. Spomnimo se, da je naša ideja, da morda v jezik vnesemo besede, ko želimo nekaj govoriti. Morda se ta učinek pojavi, ker so predmeti - stvari, o katerih želimo govoriti, ponavadi toplo obarvani.
To hipotezo smo ovrednotili v bazi 20.000 fotografij predmetov, za katere so se pri Microsoftu odločili, da vsebujejo predmete, ki niso ločeni od ozadij. (Ta nabor podatkov je na voljo za usposabljanje in testiranje sistemov računalniškega vida, ki se poskušajo naučiti prepoznati predmete.) Naši kolegi so nato na vsaki sliki določili posebne meje predmeta in kje je ozadje.
Barve na slikah smo preslikali na naš nabor 80 barv v celotnem barvnem prostoru. Izkazalo se je, da so predmeti resnično bolj toplobarvani, ozadja pa hladno obarvana. Če je pik slike padel znotraj predmeta, je večja verjetnost, da ustreza barvi, ki jo je lažje komunicirati. Barve predmetov so ponavadi padale bolj na levo od našega uvrščenega vrstnega reda komunikacijske učinkovitosti.
Ko razmislite, se to navsezadnje ne zdi tako presenetljivo. Ozadja so nebo, voda, trava, drevesa: vse hladne barve. Predmeti, o katerih želimo govoriti, so toplo obarvani: ljudje, živali, jagode, sadje in tako naprej.
Naša hipoteza tudi enostavno razloži, zakaj vse več barvnih izrazov pride v jezik z industrializacijo. S povečanjem tehnologije prihajajo izboljšani načini čiščenja pigmentov in izdelave novih ter novi barvni zasloni. Tako lahko naredimo predmete, ki se razlikujejo samo glede na barvo - na primer, novi iPhone ima "rose gold" in "gold" - kar poimenuje barve še bolj koristno.
Komunikacijska hipoteza je tako v nasprotju s prejšnjo nativistično hipotezo o vizualni vidljivosti pripomogla k prepoznavanju pravega medjezikovnega univerzalnega - tople barve je lažje komunicirati kot hladne - in zlahka razloži medkulturne razlike v barvnih izrazih. Pojasnjuje tudi, zakaj barvne besede pogosto pridejo v jezik ne kot barvne besede, ampak kot oznake predmetov ali snovi. Na primer, "oranžna" prihaja iz sadja; "Rdeče" prihaja iz sanskrta po krvi. Skratka, označimo stvari, o katerih želimo govoriti.
Ta članek je bil prvotno objavljen na pogovoru.
Julia Leonard, dr. Študentka možganskih in kognitivnih znanosti na Massachusetts Institute of Technology
