Ljudi sa standardnim vidom mogu vidjeti milijune različitih boja. Ali ljudski jezik to kategorizira u mali skup riječi. U industrijaliziranoj kulturi većina ljudi se snalazi uz 11 riječi u boji: crna, bijela, crvena, zelena, žuta, plava, smeđa, narančasta, ružičasta, ljubičasta i siva. To imamo u američkom engleskom.
Možda ako ste umjetnik ili dizajner interijera, znate specifična značenja za čak 50 ili 100 različitih riječi za boje - poput tirkizne, ambre, indigo ili taupe. Ali to je još uvijek maleni djelić boja koje možemo razlikovati.
Zanimljivo je da se načini razvrstavanja jezika u jezike uvelike razlikuju. Neindustrijalizirane kulture obično imaju puno manje riječi za boje od industrijaliziranih kultura. Dakle, dok engleski jezik ima 11 riječi koje svi znaju, papua-novo gvinejski jezik Berinmo ima samo pet, a bolivijski amazonski jezik Tsimane 'samo tri riječi koje svi znaju, što odgovara crnoj, bijeloj i crvenoj boji.
Cilj našeg projekta bio je razumjeti zašto se kulture toliko razlikuju u upotrebi riječi u boji.
**********
Najšire prihvaćeno objašnjenje razlika kreće se kod dvojice lingvista, Brenta Berlina i Paula Kaya. U svom ranom radu u 1960-ima, prikupljali su podatke o imenovanju boja s 20 jezika. Uočili su neke zajedničke skupine setova boja u različitim jezicima: ako jezik ima samo dva izraza, uvijek su bili crno-bijeli; ako je bilo treće, bilo je crveno; četvrti i peti su uvijek bili zeleni i žuti (u bilo kojem redoslijedu); šesta je bila plava; sedma je bila smeđa; i tako dalje.
Na temelju ove naredbe, Berlin i Kay tvrdili su da su određene boje vidljivije. Predložili su da kulture započnu s imenovanjem najistaknutijih boja, donošenjem novih pojmova, jedan po jedan, u red. Dakle, crno-bijelo je najistaknutije, zatim crveno i tako dalje.
Iako se ovaj pristup činio obećavajućim, postoji nekoliko problema s ovom urođenom teorijom zasnovanom na viziji.
Berlin, Kay i njihovi kolege nastavili su sakupljati mnogo veći skup podataka, sa 110 neindustrijaliziranih jezika. Njihova originalna generalizacija nije tako jasna u ovom većem skupu podataka: postoje mnogi izuzeci, koje su Kay i njegovi kolege pokušali objasniti u složenijoj teoriji zasnovanoj na viziji.
Štoviše, ova nativistička teorija ne govori o tome zašto industrijalizacija, koja je uvela pouzdane, stabilne i standardizirane boje na veliko, uzrokuje uvođenje više riječi u boji. Vizualni sustavi ljudi iz različitih kultura su isti: u ovom modelu industrijalizacija ne bi trebala praviti razliku u kategorizaciji boja, što očito nije bio slučaj.
**********
Naše su istraživačke skupine istraživale potpuno drugačiju ideju: možda su riječi u boji razvijene za učinkovitu komunikaciju. Razmotrite zadatak jednostavno imenovanja čipa u boji s nekog niza boja. U našem istraživanju koristili smo 80 čipova u boji, odabrane od Munsell boja da se ravnomjerno raspoređuju po mrežici boja. Svaki par susjednih boja jednak je udaljenosti s obzirom na to koliko se razlikuju. Zadaća govornika je da jednostavno označi boju riječju ("crvena", "plava" i tako dalje).
Sudionici su trebali priopćiti jedan od 80 izbora čipova u boji s rešetke boja. (Richard Futrell i Edward Gibson, CC BY) Da bismo procijenili ideju zasnovanu na komunikaciji, moramo razmišljati o imenovanju boja jednostavnim komunikacijskim izrazima, što se može formalizirati teorijom informacija. Pretpostavimo da je odabrana boja nasumično N4. Odaberem riječ za označavanje boje koju sam odabrao. Možda bih odabrala riječ "plava". Da sam odabrao A3, nikad ne bih rekao "plavo". A da sam izabrao M3, možda bih rekao "plava", možda "zelena" ili nešto treće.
U ovom misaonom eksperimentu, vi kao slušatelj pokušavate pogoditi na koju sam fizičku boju mislio. Možete odabrati cijeli set čipova u boji za koji mislite da odgovara mojoj boji "plava". Možda odaberete skup od 12 čipova u boji koji odgovaraju svim onima u stupcima M, N i O. Kažem da, jer je moj čip u zapravo jedan od tih. Zatim podijelite svoj set na pola i opet pogodite.
Broj nagađanja koja je idealnom slušaocu potrebna na čipu u boji na osnovu riječi u boji koju sam upotrijebio je jednostavan rezultat za čip. Ovaj rezultat možemo izračunati - broj nagađanja ili „bita“ - koristeći jednostavnu matematiku iz načina na koji mnogi ljudi označavaju boje jednostavnim zadatkom označavanja boja. Pomoću tih rezultata sada možemo rangirati boje na mreži i na bilo kojem jeziku.
Na engleskom jeziku ispada da ljudi mogu prenijeti tople boje - crvene, narančaste i žute - učinkovitije (s manje nagađanja) od hladnih boja - plavu i zelenu. To možete vidjeti u mreži boja: Postoji manje konkurencije za ono što bi moglo biti označeno sa "crvena", "narančasta" ili "žuta" nego što postoje boje koje bi bile označene sa "plava" ili "zelena". To vrijedi uprkos činjenice da je sama rešetka perceptivno više ili manje jednolična: Boje su odabrane tako da u potpunosti pokrivaju najzasićenije boje Munsell-ovog prostora boja, a svaki par susjednih boja izgleda podjednako blizu, bez obzira na to gdje se nalaze na mreži.
Otkrili smo da je ova generalizacija istinita na svim jezicima u čitavoj Svjetskoj pregledu boja (110 jezika) te u još tri koja smo detaljno eksperimentirali na: engleskom, španjolskom i Tsimaneu.
Svaki red poredava čipove u boji za jedan jezik: Boje dalje lijevo su lakše komunicirati, a one dalje s desne strane teže su. (Richard Futrell, CC BY) To je jasno u vizualnom prikazu, gdje je svaki red redoslijed čipova u boji za određeni jezik. Poredak lijevo-desno je od najlakše komunicirati (najmanje nagađanja potrebno da bi se dobila prava boja) do najtežeg za komuniciranje.
Dijagram pokazuje da svi jezici imaju približno isti redoslijed, s toplim bojama na lijevoj strani (lako komuniciranje) i hladnim s desne strane (teže komunicirati). Ova se generalizacija događa usprkos činjenici da jezici u dnu slike imaju nekoliko izraza koje ljudi dosljedno koriste, dok jezici blizu vrha (poput engleskog i španjolskog) imaju mnogo izraza koje većina ljudi dosljedno koristi.
**********
Osim što smo otkrili ovaj izvanredni univerzalni jezik na više jezika, željeli smo saznati i ono što ga uzrokuje. Podsjetimo da je naša ideja da možda unesemo riječi u jezik kad nešto želimo razgovarati. Tako da možda ovaj efekt nastaje zato što su predmeti - stvari o kojima želimo razgovarati - obojeni toplom bojom.
Ovu smo hipotezu procijenili u bazi podataka od 20 000 fotografija objekata za koje su ljudi u Microsoftu odlučili da sadrže predmete, za razliku od pozadine. (Ovaj skup podataka dostupan je za osposobljavanje i testiranje sustava računalnog vida koji pokušavaju naučiti identificirati objekte.) Naši kolege tada su odredili specifične granice objekta na svakoj slici i mjesto gdje se nalazi pozadina.
Boje na slikama smo preslikali na naš set od 80 boja u prostoru boja. Pokazalo se da doista predmeti imaju toplu boju, dok su pozadine hladne boje. Ako je piksel slike pao unutar nekog predmeta, veća je vjerovatnoća da će odgovarati boji koju je lakše komunicirati. Boje predmeta obično su padale dalje lijevo od našeg rangiranog redoslijeda komunikacijske učinkovitosti.
Kad malo razmislite, ipak se ne čini tako iznenađujućim. Pozadina su nebo, voda, trava, drveće: svi su hladne boje. Predmeti o kojima želimo razgovarati su tople boje: ljudi, životinje, bobice, voće i tako dalje.
Naša hipoteza također lako objašnjava zašto više izraza za boju dolazi u jezik s industrijalizacijom. Sa povećanjem tehnologije postaju poboljšani načini pročišćavanja pigmenata i stvaranja novih, kao i novi zasloni u boji. Na taj način možemo napraviti predmete koji se razlikuju samo na osnovu boje - na primjer, novi iPhone dolazi u "ružičastom" i "zlatnom" - što imenovanje boja čini još korisnijim.
Dakle, suprotno ranijoj nativističkoj hipotezi o vizualnoj vidljivosti, komunikacijska hipoteza pomogla je identificiranju istinskog križnog lingvističkog univerzalnog - tople boje su lakše komunicirati od hladnih - a to lako objašnjava međukulturalne razlike u pogledu boja. Također objašnjava zašto riječi u boji često dolaze u jezik ne kao riječi u boji, već kao oznake predmeta ili tvari. Na primjer, "narančasta" dolazi od voća; "Crveno" dolazi iz sanskrta zbog krvi. Ukratko, označavamo stvari o kojima želimo razgovarati.
Ovaj je članak prvotno objavljen u časopisu The Conversation.
Julia Leonard, dr. Sc. Studentica mozga i kognitivnih znanosti, Massachusetts Institute of Technology
