Risultati e discussione

Ciascuno dei 48 partecipanti ha valutato ciascuno dei 32 colori cromatici del Berkeley Color Project (BCP) (Fig. 1 A e B) in termini di quanto al partecipante è piaciuto il colore utilizzando una scala di valutazione del segno di linea che è stata convertita in numeri che vanno da -100 a +100 con un punto zero neutro. Valutazioni medie delle preferenze (Fig. 1C) mostrano che i colori saturi (s), leggeri (l) e silenziati (m) producevano funzioni approssimativamente parallele con un picco ampio al blu e un trogolo stretto a chartreuse. I colori s erano preferiti ai colori l e m, che non differivano l’uno dall’altro (F < 1). Sebbene il modello delle preferenze di tonalità tra i tagli s, m e l† non differisse , variava per il taglio scuro (d) rispetto agli altri tre . In particolare, l’arancione scuro (marrone) e il giallo scuro (oliva) erano significativamente meno preferiti rispetto ad altre arance e gialli , mentre il rosso scuro e il verde scuro erano più preferiti di altri rossi e verdi .

L’assunto centrale dell’EVT è che le preferenze di colore, calcolate in media tra le persone, sono determinate dalla valenza affettiva media delle risposte delle persone agli oggetti che sono fortemente associati a ciascun colore. Abbiamo testato questa affermazione misurando la stima di valenza affettiva ponderata (ONDA) per ciascuno dei 32 colori cromatici BCP (Fig. 1D) e correlando il risultato con le corrispondenti preferenze di colore medie (Fig. 1C). Il calcolo delle onde dei 32 colori BCP richiedeva la raccolta e l’analisi dei risultati di tre diverse attività: un’attività di associazione oggetto, un’attività di valutazione della valenza oggetto e un’attività di corrispondenza colore-oggetto.

Nell’attività object-association, 74 partecipanti naïve hanno visto ogni colore individualmente sullo stesso sfondo grigio neutro e sono stati istruiti a scrivere quante più descrizioni possibili di oggetti che contenevano tipicamente il colore visualizzato sullo schermo. È stato chiesto loro di limitare le loro risposte a oggetti il cui colore in genere sarebbe noto agli altri dalla descrizione senza nominare il colore (ad esempio, non “il mio maglione preferito”) e oggetti il cui colore sarebbe relativamente specifico per quel tipo di oggetto (ad esempio, non “pastello” o “T-shirt”, che potrebbe essere di qualsiasi colore). Inoltre sono stati incoraggiati esplicitamente a non sopprimere la denominazione di oggetti spiacevoli. Le risposte sono state suddivise in 222 descrizioni di oggetti (i criteri utilizzati sono descritti in Materiali e Metodi).

Nella successiva attività di valutazione della valenza dell’oggetto, ad altri 98 partecipanti è stata mostrata ciascuna delle 222 descrizioni degli oggetti in testo nero su sfondo bianco e gli è stato chiesto di valutare quanto attraente fosse ogni oggetto referente su una riga etichettata “negativo” all’estremità sinistra su “positivo” a destra. Il colore non era menzionato nelle istruzioni e i nomi dei colori apparivano nelle descrizioni solo quando necessario per disambiguare la categoria (ad esempio, mele rosse contro mele verdi).

Nell’attività di corrispondenza colore-oggetto, un terzo gruppo di 31 osservatori aggiuntivi è stato mostrato ciascuna delle descrizioni insieme a un quadrato del colore a cui era stata data la descrizione dell’oggetto come associato. È stato chiesto loro di valutare la forza della corrispondenza (grado di somiglianza) tra il colore degli oggetti descritti e il colore mostrato sullo schermo. Le valutazioni sono state effettuate utilizzando lo stesso compito di marcatura di linea degli altri compiti e convertite in una scala 0-1, in modo tale che le descrizioni i cui referenti corrispondevano più strettamente al colore dello schermo ricevessero pesi più vicini all’unità e quelli i cui referenti erano più dissimili ricevessero pesi più vicini allo zero.

L’ONDA per ogni colore (Wc) è stata calcolata come segue:dove wco è il valore medio di corrispondenza colore-oggetto per ogni accoppiamento di un colore (c) e una descrizione dell’oggetto (o), vo è il valore medio di valenza dato all’oggetto o e nc è il numero di descrizioni di oggetti attribuite al colore c. La sorprendente somiglianza di queste funzioni d’ONDA (Fig. 1D) alle corrispondenti funzioni di preferenza (Fig. 1C) è supportato dall’elevata correlazione positiva tra i dati delle ONDE e i dati delle preferenze di colore (r = +0,893), che rappresentano l ‘ 80% della varianza con un singolo predittore. Questo adattamento è particolarmente impressionante considerando che, nonostante la sua complessità interna, non sono stati stimati parametri liberi nel calcolo dell’ONDA; è semplicemente il risultato di una procedura ben definita per determinare una quantità teoricamente implicita dall’EVT. Per confrontare le sue prestazioni con teorie alternative, adattiamo gli stessi dati di preferenza ad altri tre modelli.

Abbiamo usato il metodo di Hurlbert e Ling (9, 10) per analizzare le valutazioni medie delle preferenze di colore in termini di componenti di contrasto cono-avversario calcolando i contrasti dei colori di prova sullo sfondo grigio per i sistemi avversario L-M, S-(L+M), (S+L+M) e la saturazione CIELUV. Questo modello esteso rappresentava solo il 37% della varianza nei nostri dati: 21% dall’uscita S-(L+M) (r = 0.46, P < 0.05, colori che erano più viola preferito), 4% in più per l’uscita S+L+M (colori più chiari preferito), un ulteriore 8% di saturazione CIELUV (colori più alto-saturazione preferito), e un finale 4% per l’uscita L-M (colori che erano più blu-verde preferito). Le prestazioni nettamente inferiori di questo modello sui nostri dati (37%) rispetto ai dati di Hurlbert e Ling (70%) derivano in gran parte dalla gamma più ampia del nostro campione di colore. Quando il loro modello originale cone-contrast (10) è stato applicato solo all’insieme ristretto di otto colori BCP che sono analoghi ai colori di Hurlbert e Ling avendo la stessa saturazione e luminanza simile (arancione disattivato, giallo disattivato, chartreuse disattivato, verde disattivato, ciano saturo, rosso chiaro, verde chiaro e viola chiaro), è stato in grado di spiegare il 64,4%‡ della varianza, paragonabile alle sue prestazioni sui dati di Hurlbert e Ling. Quando i 24 colori aggiuntivi nel campione presente sono stati inclusi nell’analisi, tuttavia, le prestazioni del modello a contrasto conico sono diminuite precipitosamente.

Successivamente abbiamo previsto valutazioni medie delle preferenze utilizzando un modello di aspetto del colore derivato dalle valutazioni medie dei nostri partecipanti di dimensioni classiche e di alto livello dell’aspetto del colore: rosso/verde, giallo/blu, chiaro/scuro e saturazione alta / bassa.¶ Il colore-aspetto del modello rappresentato il 60% della varianza (multiple-r = 0.774, P < 0,01) per il set completo di 32 colori con tre predittori: 34% per i giallo-blu (blu colori preferiti), un supplemento del 19% per saturazione (a maggior saturazione dei colori preferiti), e un finale 7% per il chiaro-scuro (colori più chiari preferito). Questo modello di aspetto del colore ha quindi sovraperformato il modello di contrasto del cono, suggerendo che le preferenze sono meglio modellate dalle apparenze di colore di livello superiore, almeno quando i colori sono ampiamente campionati sullo spazio colore. Sebbene questo modello di colore-aspetto spieghi una buona dose di varianza, non riesce a prevedere l’interazione saliente tra le preferenze di tonalità nel taglio d rispetto agli altri tagli. Inoltre, non riesce a spiegare perché le persone preferiscono i colori che fanno; fornisce semplicemente una descrizione migliore del modello di preferenza rispetto al modello a contrasto conico.

Abbiamo anche in forma Ou et al.’s (15, 16) color-emotion model ai nostri dati di preferenza colore medio utilizzando le valutazioni dirette dei nostri partecipanti dei loro tre fattori: attivo / passivo, pesante/leggero e caldo/freddo. Questo modello rappresentava il 55% della varianza, circa lo stesso del modello di aspetto del colore e più del modello a contrasto conico. Attivo / passivo§ spiegato il 22% della varianza (colori più attivi preferiti), caldo/freddo spiegato un ulteriore 26% (colori più freddi preferiti), e pesante/luce spiegato un ulteriore 7% (colori più chiari preferiti).

Il predittore d’ONDA dell’EVT, che rappresentava l ‘ 80% della varianza, ha quindi sovraperformato tutti e tre gli altri modelli che abbiamo testato—il modello cone-contrast (37%), il modello color-appearance (60%) e il modello color-emotion (55%)—e lo ha fatto con due predittori in meno e parametri liberi. L’ONDA è di gran lunga il miglior predittore delle preferenze di colore medie e cattura piacevolmente le caratteristiche primarie delle complesse funzioni di preferenza del colore: il picco pronunciato al blu, il trogolo alla chartreuse, una maggiore preferenza per i colori saturi e il minimo pronunciato intorno al giallo scuro (Fig. 1 C e D). Le sue principali carenze sono underpredicting l’avversione per l’arancio scuro (forse perché cioccolato e caffè sono spesso giudicati come abbastanza attraente) e underpredicting la preferenza positiva per il rosso scuro (forse perché il sangue è di solito giudicato come poco attraente).

Forse la cosa più importante, l’EVT fornisce una spiegazione chiara e plausibile delle preferenze di colore: le preferenze sono causate da risposte affettive a oggetti di colore corrispondente. Sebbene le prove attuali siano correlazionali, sembra improbabile che la causalità funzioni nella direzione opposta. Se le preferenze degli oggetti sono state causate da preferenze di colore, allora il cioccolato e le feci dovrebbero essere altrettanto attraenti perché sono simili a colori. Chiaramente questo non è il caso. Alcune terze variabili mediatrici potrebbero presumibilmente causare la forte correlazione, ma non è chiaro quale potrebbe essere.

Questi risultati mostrano che le preferenze di colore medie degli americani moderni, campionati da Berkeley, CA, correlano fortemente con le preferenze degli oggetti di un campione indipendente ma simile di persone. Il grado in cui queste preferenze di colore sono cablati, al contrario di imparato durante la vita di un individuo, è una questione aperta, però. Il fatto che il modello di preferenza tonalità di base che abbiamo misurato in gran parte concorda con studi precedenti(1⇓⇓⇓⇓⇓⇓-8, 10, 11) e con il modello di guardare pregiudizi trovati nei neonati (18⇓-20) suggerisce che almeno alcuni aspetti delle preferenze di colore umano può essere universale. Ad esempio, blues e cyans possono essere universalmente apprezzati perché il cielo limpido e l’acqua pulita sono universalmente attraenti, e i marroni e le olive possono essere universalmente antipatici perché le feci e il cibo in decomposizione sono universalmente disgustosi. Non è ancora chiaro, tuttavia, se tali universali siano innati o appresi. Anche così, ci sono molti modi in cui possiamo valutare se le esperienze personali di qualcuno influenzano le preferenze di colore durante la sua vita studiando le differenze culturali, istituzionali e individuali, che stiamo attualmente indagando.

Culturalmente, l’EVT implica che la correlazione tra preferenze di colore e onde ottenute dallo stesso gruppo culturale dovrebbe essere superiore alla correlazione tra preferenze di colore e onde ottenute da diversi gruppi culturali, a condizione che i due gruppi abbiano associazioni colore-oggetto diverse o preferenze diverse per gli stessi oggetti (Fig. 2). Ad esempio, le onde americane dovrebbero prevedere le preferenze di colore americane meglio di quanto prevedano le preferenze di colore giapponesi e le ONDE giapponesi dovrebbero prevedere le preferenze di colore giapponesi meglio di quanto prevedano le preferenze di colore americane. Attualmente stiamo testando tali previsioni per i nostri 32 colori in Giappone, Messico, India e Serbia oltre agli Stati Uniti. I risultati preliminari dal Giappone supportano questo modello di previsioni: le onde americane hanno predetto le preferenze americane (r = 0.89) meglio di quanto prevedessero le preferenze giapponesi (r = 0.74), e le onde giapponesi prevedevano le preferenze giapponesi (r = 0,66) meglio di quanto prevedessero le preferenze americane (r = 0,55).

Con la stessa logica, i dati WAVE di gruppi di partecipanti americani che hanno preferenze di colore simili dovrebbero essere in grado di tenere conto delle proprie preferenze di colore meglio che per le preferenze di colore di altri gruppi. Per testare questa previsione, abbiamo misurato sia le preferenze di colore (ottenute per prime) che le valenze degli oggetti per le nostre 222 descrizioni degli oggetti (ottenute in seguito) da un singolo gruppo di partecipanti. Abbiamo usato un algoritmo di clustering gerarchico (21) per definire due gruppi internamente omogenei, j e k (contenenti rispettivamente 17 e 12 individui), in base alle correlazioni tra la preferenza del colore per ogni coppia dei 29 partecipanti studiati finora. Abbiamo quindi calcolato i dati dell’ONDA media per ciascun gruppo, in base alle proprie valutazioni di valenza delle stesse descrizioni di oggetti 222. Come previsto dall’EVT, le correlazioni tra le onde e le preferenze di colore all’interno dei gruppi erano più alte (r = 0,77 e 0,83) rispetto alle correlazioni tra gruppi (r = 0,47 e 0,64) (Fig. 2). È chiaro dai grafici che mostrano le preferenze di colore e le onde per i due gruppi (Fig. S1) che le onde all’interno del gruppo e le funzioni di preferenza sono più simili rispetto alle onde tra gruppi e alle funzioni di preferenza.

Questo risultato risponde anche a una possibile obiezione che l’alta correlazione positiva tra i dati dell’ONDA e le preferenze di colore potrebbe derivare da un bias di coerenza di valenza nell’attività di associazione degli oggetti: forse le persone elencano semplicemente oggetti più desiderabili per i colori che gradiscono ed elencano oggetti meno desiderabili per i colori che I risultati di questi due gruppi dimostrano che questa possibilità non può fornire un account completo, perché entrambi i gruppi hanno valutato lo stesso insieme di oggetti. Qualsiasi bias di selezione nelle descrizioni degli oggetti 222, pertanto, non può tenere conto delle differenze nelle correlazioni tra l’ONDA e i dati delle preferenze per questi due gruppi.

L’EVT implica anche che le alleanze delle persone alle istituzioni sociali con forti legami con colori specifici dovrebbero influenzare anche le loro preferenze di colore. Se un gruppo di persone ha un forte investimento emotivo positivo (o negativo) in un’importante istituzione sociale che ha associazioni di colori potenti e coerenti (ad esempio, università, squadre atletiche, bande di strada, ordini religiosi e persino vacanze), allora l’EVT prevede che questo gruppo dovrebbe apprezzare i colori associati corrispondentemente più (o meno, a seconda della polarità del loro effetto) di un gruppo neutro. La logica di questa previsione è che prosperare nella società moderna comporta molto di più che soddisfare i bisogni biologici; le connessioni sociali possono contare tanto o anche di più.

i primi risultati con l’università di colori suggeriscono che gli investimenti sociali possono e non influenzano le preferenze di colore: Tra Università della California, Berkeley, laureandi, la quantità di “lo spirito della scuola,” come valutato mediante un questionario somministrato dopo che hanno valutato le preferenze di colore, correlato positivamente con preferenza per Berkeley proprio blu e oro, i colori e negativamente con preferenza per il rosso e il bianco di Berkeley rivale, l’Università di Stanford. Il modello inverso è stato trovato tra gli studenti di Stanford. Questa scoperta supporta due previsioni cruciali dell’EVT. In primo luogo, mostra che le affiliazioni istituzionali socioculturali possono influenzare le preferenze di colore durante la vita di un individuo. In secondo luogo, fornisce ulteriori prove della direzione causale, perché è selvaggiamente improbabile che gli atteggiamenti degli studenti nei confronti delle università siano causati dalle loro preferenze di colore. Gli studenti che amano Berkeley non lo fanno perché a loro piace il blu e l’oro; a loro piace il blu e l’oro perché a loro piace Berkeley.

Ulteriori prove preliminari che le preferenze degli oggetti causano le preferenze di colore provengono da risultati che indicano che le preferenze di colore possono essere modificate mostrando alle persone campioni parziali di immagini di oggetti colorati. Tutti i partecipanti prima valutato i 32 colori BCP per preferenza estetica, poi ha visto una presentazione in cui hanno fatto vari giudizi sulle immagini di oggetti colorati, e poi valutato gli stessi 32 colori BCP di nuovo. Per un gruppo, la presentazione conteneva 10 immagini di oggetti rossi desiderabili (ad esempio, fragole e ciliegie), 10 immagini di oggetti verdi indesiderabili (ad esempio,, melma e muffa) e 20 oggetti neutri di altri colori. L’altro gruppo ha visto 10 oggetti verdi desiderabili (ad esempio alberi e campi erbosi), 10 oggetti rossi indesiderabili (ad esempio sangue e lesioni) e gli stessi 20 oggetti neutri di altri colori. A entrambi i gruppi è stato detto che la presentazione faceva parte di un esperimento separato sull’estetica spaziale, durante il quale è stato chiesto loro di decidere se una determinata etichetta fosse appropriata all’immagine, di indicare la posizione del centro dell’oggetto focale con il cursore, di valutare la complessità visiva dell’oggetto focale e di valutare quanto gli piaceva l’oggetto focale. I risultati finora mostrano che le valutazioni di preferenza per il rosso sono aumentate in modo significativo per il gruppo che ha visto oggetti rossi desiderabili e le valutazioni di preferenza per il verde sono aumentate in modo significativo per il gruppo che ha visto oggetti verdi desiderabili. C’erano anche diminuzioni nelle valutazioni delle preferenze del colore degli oggetti indesiderati, ma queste diminuzioni non erano statisticamente affidabili. Questi risultati dimostrano che le preferenze di colore possono essere influenzate dall’esperienza e supportano l’affermazione che le preferenze degli oggetti causano preferenze di colore.

È importante notare che l’EVT non nega la possibilità che le preferenze di colore possano influenzare causalmente le preferenze degli oggetti. Chiaramente ci sono molte situazioni in cui i colori influenzano le preferenze degli oggetti, specialmente per gli artefatti in cui il colore è l’unica caratteristica che differenzia istanze altrimenti identiche (ad esempio, vernice, vestiti e mobili). L’EVT prevede in realtà che la preferenza per un colore sarà rafforzata tramite feedback positivi nella misura in cui le persone alla fine amano qualcosa che hanno comprato, fatto o scelto a causa del suo colore. Le preferenze di colore tendono quindi ad auto-perpetuarsi, almeno fino a quando altri fattori, come la noia, le nuove circostanze fisiche o sociali e/o le tendenze della moda, non cambiano le dinamiche della risposta estetica, come del resto inevitabilmente fanno.