人間の色選好の生態学的価数理論
結果と議論
48人の参加者のそれぞれが、バークレーカラープロジェクト（BCP）の32色のそれぞれを評価した（図。 1AとB）参加者が中立的なゼロ点で-100から+100の範囲の数字に変換されたラインマーク評価尺度を使用して、どのくらいの色が好きだったかという点で。 平均好みの評価（図。 1C)飽和(s)、光(l)、およびミュート(m)色は、青で広いピークとシャルトリューズで狭いトラフとほぼ平行な関数を生成することを示しています。 S色は、互いに異ならないl色とm色よりも好まれました（F<1）。 S、m、およびlカットσ全体の色相選好のパターンは異ならなかったが、それは他の三つに比べて暗い（d）カットのために変化しました。 特に、濃いオレンジ（茶色）と濃い黄色（オリーブ）は他のオレンジと黄色よりも有意に好まれなかったが、濃い赤と濃い緑は他の赤と緑よりも好まれた。
(A)色空間における四つの”カット”（彩度-明度レベル）で四つの約ユニークな色相（赤、緑、黄、青）とそれらのおおよその角度二等分線（オレンジ、シャルトリューズ、シアン、紫）からなる32色の色の現在のサンプル：飽和（s、左上）、ライト（l、右上）、ダーク（d、右下）、およびミュート（m、左下）。 （B）CIELAB色空間の等発光面へのこれらの32色の投影。 （C）色の好みは、すべての48参加者にわたって平均しました。 エラーバーにはSEMが表示されます。 （D）三つの異なるタスクを実行する独立した参加者からのデータを使用して推定された32色の波。EVTの中心的な仮定は、人々全体で平均化された色の好みは、各色に強く関連しているオブジェクトに対する人々の反応の平均感情価によって決定される 本発明者らは、３ ２色のｂｃｐ色のそれぞれについての加重情動価数推定値（波）を測定することによって、この主張を試験した（図３）。 この結果を対応する平均色選好（図１Ｄ）と相関させる（図１Ｄ）。 1C）。 32色のBCP色の波を計算するには、オブジェクト-アソシエーション-タスク、オブジェクト-価数評価タスク、およびカラー-オブジェクト-マッチング-タスクの三つの異なるタスクの結果を収集して分析する必要がありました。
オブジェクト関連タスクでは、74人のナイーブな参加者が同じ中立的な灰色の背景に対してそれぞれの色を個別に見て、画面に表示される色を特徴的に含んでいるオブジェクトについてできるだけ多くの説明を書くように指示されました。 彼らは、色を命名せずに説明から一般的に他の人に知られている色（例えば、”私の好きなセーター”ではない）と、そのオブジェクトタイプに比較的固有の色（例えば、”クレヨン”や”Tシャツ”ではない）に応答を制限するように求められた。 彼らはまた、不快なオブジェクトの命名を抑制しないように明示的に奨励されました。 回答は222のオブジェクト記述に分類されました（使用した基準は材料と方法に記載されています）。
後続のオブジェクト価評価タスクでは、98人の他の参加者が白い背景に黒のテキストで222のオブジェクトの説明のそれぞれを示し、各参照オブジ 説明書には色は記載されておらず、カテゴリを明確にするために必要な場合にのみ説明書に色名が表示されました（例えば、赤いリンゴと緑のリンゴ）。
カラーオブジェクトマッチングタスクでは、31人の追加のオブザーバーの第三のグループが、そのオブジェクトの説明が関連付けとして与えられていた色の正方形と一緒にそれぞれの説明が示されました。 彼らは、説明されたオブジェクトの色と画面に表示される色との間の一致の強さ（類似度）を評価するように求められた。 評価は、他のタスクと同じラインマークタスクを使用して行われ、0-1スケールに変換され、参照先が最も画面の色に一致する記述はユニティに近い重みを受け、参照先が最も類似していない記述はゼロに近い重みを受けた。
各色の波（Wc）は次のように計算されました:
ここで、wcoは色（c）とオブジェクト記述（o）の各ペアリングの平均色-オブジェクト一致値、voはオブジェクトoに与えられた平均価数、ncは色cに起因するオブジェクト記述の数である。 る選好関数（図１Ｄ）に対応する選好関数（図１Ｄ）を適用する。 1C)は、波データと色選好データ(r=+0.893)との間の高い正の相関によってサポートされ、単一の予測子で分散の80%を占めます。 この近似は、その内部の複雑さにもかかわらず、波を計算する際に自由パラメータが推定されなかったことを考慮すると特に印象的です。 その性能を代替理論と比較するために、同じ選好データを他の3つのモデルに適合させます。
HurlbertとLing(9,10)の方法を使用して、l-M、S-(L+M)、(S+L+M)相手システムおよびCIELUV彩度の灰色の背景に対するテスト色のコントラストを計算することにより、円錐対 この拡張モデルは、データの分散のわずか37％を占めていました：S-（L+M）出力による21％（r=0.46、P<0。色が好ましい）、Ｓ＋Ｌ＋Ｍ出力で４％多い（より明るい色が好ましい）、ＣＩＥＬＵＶ彩度で８％多い（より高い彩度の色が好ましい）、Ｌ−Ｍ出力で最終的に４％多い（より青−緑 このモデルは、HurlbertおよびLing自身のデータ（70％）よりもデータ（37％）のパフォーマンスが著しく低下しており、主に色サンプルの広い色域から結果が得られます。 元のコーンコントラストモデル(10)を、同じ彩度と同様の輝度を持つHurlbertとLingの色に類似した八つのBCP色の狭いセット（ミュートオレンジ、ミュート黄色、ミュートchartreuse、ミュート緑、飽和シアン、ライトレッド、ライトグリーン、ライトパープル）に適用すると、hurlbertとLing自身のデータでの性能に匹敵する分散の64.4%μを説明することができた。 しかし、現在のサンプルの追加の24色が分析に含まれていたとき、コーンコントラストモデルの性能は急激に低下した。
次に、赤/緑、黄/青、明/暗、高/低彩度の古典的で高レベルの色の外観の平均評価から派生した色外観モデルを使用して、平均好み評価を予測しました。¶色-外観モデルは、3つの予測子を持つ32色のフルセットで分散の60%(multiple-r=0.774,P<0.01)を占めていました:青-黄色(青の色が好ましい)では34%、彩度が19%(彩度が高い色が好まれます)、明暗(明るい色が好ましい)では最終的に7%でした。 この色-外観モデルはコーンコントラストモデルよりも優れており、少なくとも色が色空間で広くサンプリングされている場合、好みはより高いレベルの色の外観によってよりよくモデル化されることを示唆している。 この色-外観モデルはかなりの分散を説明していますが、他のカットに対するdカットの色相選好間の顕著な相互作用を予測することはできません。 それはまた、人々が彼らが行う色を好む理由を説明するために失敗し、それは単にコーンコントラストモデルよりも好みのパターンのより良い説明を提
また、Ouらに適合します。アクティブ/パッシブ、重い/光、および暖かい/クール：彼らの三つの要因の私たちの参加者の直接評価を使用して、私たちの平均色の好みデータに（15、16）色感情モデ このモデルは、色-外観モデルとほぼ同じで、コーン-コントラストモデルよりも分散の55％を占めていました。 アクティブ/パッシブ§は分散の22％（よりアクティブな色が好ましい）、ウォーム/クールは追加の26％（クーラーの色が好ましい）、ヘビー/ライトはさらに7％（明るい色が好ま
分散の80%を占めるEVTの波予測子は、コーンコントラストモデル（37%）、色—外観モデル（60%）、色-感情モデル（55%）の3つのモデルをすべて上回り、2つの予測子と自由 波は、平均的な色の好みの最良の予測因子であり、それはうまく複雑な色の好み機能の主な特徴をキャプチャします：青で顕著なピーク、chartreuseでトラフ、飽和色 1CおよびD）。 その主な欠点は、ダークオレンジへの嫌悪感を過小評価している（おそらくチョコレートとコーヒーはしばしば非常に魅力的であると判断されるため）、暗赤色の肯定的な好みを過小評価している（おそらく血液は通常魅力的ではないと判断されるため）。
おそらく最も重要なのは、EVTは、色の好みの明確かつもっともらしい説明を提供します：好みは、対応する色のオブジェクトへの感情的な応答によっ 現在の証拠は相関的であるが、因果関係が反対の方向に走ることはまずないようである。 オブジェクトの好みが色の好みによって引き起こされた場合、チョコレートと糞便は色が似ているため、同様に魅力的でなければなりません。 明らかにこれはそうではありません。 いくつかの第三の仲介変数は、おそらく強い相関を引き起こす可能性がありますが、それが何であるかは不明です。
これらの結果は、カリフォルニア州バークレーからサンプリングされた現代アメリカ人の平均的な色の好みは、独立しているが同様の人々のサンプ しかし、これらの色の好みがどの程度配線されているかは、個人の生涯の間に学習されたのではなく、未解決の問題です。 我々が測定した基本的な色相選好パターンは、以前の研究と大きく一致しているという事実(1⇓⇓⇓⇓⇓⇓-8, 10, 11) そして、乳児（18º-20）に見られる偏見のパターンは、人間の色の好みの少なくともいくつかの側面が普遍的である可能性があることを示唆している。 例えば、澄んだ空ときれいな水が普遍的に魅力的であるため、ブルースとシアンは普遍的に好きかもしれませんし、茶色とオリーブは普遍的に嫌いかもしれません糞便や腐敗した食べ物は普遍的に嫌です。 しかし、そのような普遍性が生得的であるのか、それとも学んだのかはまだ明らかではありません。 それでも、私たちが現在調査している文化的、制度的、個人差を研究することによって、個人的な経験が生涯の色の好みに影響を与えるかどうかを評価
文化的には、EVTは、同じ文化グループから得られた色の好みと波の間の相関が、異なる文化グループから得られた色の好みと波の間の相関よりも高い 2). 例えば、アメリカの波は日本の色の好みを予測するよりもアメリカの色の好みを予測するべきであり、日本の波はアメリカの色の好みを予測す 私たちは現在、米国に加えて、日本、メキシコ、インド、セルビアで32色のこのような予測をテストしています。 日本からの予備的な結果は、この予測パターンを支持している：アメリカの波は、彼らが日本の好み（r=0.89）を予測したよりも良いアメリカの好み（r=0.89）を予74）、そして日本の波は、彼らがアメリカの好み（r=0.55）を予測したよりも良い日本の好み（r=0.66）を予測しました。
EVTの中心的な教義を示す図：グループ内で得られた波と色の好みの間の相関は、異なるグループから得られた波と色の好みの間の相関よりも強くなけれ 相関は、階層的クラスタリングによって決定されるように、同様の色の好みを有する個体から得られる（２ １）。 （図1）。 S1は、これら二つのグループの色の好みと波のプロットを示しています。同じロジックによって、同様の色の好みを持っているアメリカの参加者のグループからの波のデータは、他のグループの色の好みよりも自分の色の好みを この予測をテストするために、我々は、参加者の単一のセットから私たちの222のオブジェクトの記述（後で取得）のための色の好み（最初に取得）とオブジェク 我々は、これまでに研究した29参加者の各ペアの色の好みの間の相関に基づいて、二つの内部的に均質なグループ、jとk（それぞれ17と12個を含む）を定義す 次に、同じ222のオブジェクト記述の独自の価数評価に基づいて、各グループの平均波データを計算しました。 EVTによって予測されたように、グループ内の波と色の好みとの間の相関は、グループ間の相関よりも高かった（r=0.77と0.83）（R=0.47と0.64）（図2）。 2). 二つのグループの色の好みと波を示すプロットから明らかである（図。 S1)グループ内波と優先関数は、グループ間波と優先関数よりも類似していること。
この結果はまた、波データと色の好みとの間の高い正の相関が、オブジェクト関連タスクの価数一貫性バイアスに起因する可能性があるという異 これらの2つのグループの結果は、両方のグループが非常に同じオブジェクトセットを評価したため、この可能性が完全なアカウントを提供できないこ したがって、222のオブジェクト記述の選択バイアスは、これらの2つのグループの波と選好データとの間の相関の違いを説明することはできません。
EVTはまた、特定の色に強い関係を持つ社会制度への人々の忠誠心も彼らの色の好みに影響を与えるべきであることを意味します。
EVTはまた、特定の色 人々のグループが強力で一貫した色の関連付け（例えば、大学、運動チーム、ストリートギャング、宗教的な注文、さらには休日）を持つ重要な社会機関に強い正（または負）の感情的な投資を持っている場合、EVTは、このグループが中立的なグループよりも関連する色をそれに応じて（またはその影響の極性に応じて）好むようになるべきであると予測している。 この予測の理論的根拠は、現代社会で繁栄することは、生物学的ニーズを満たすだけでなく、多くのことを伴うということです; 社会的なつながりは、同じくらい、あるいはそれ以上に重要です。
大学の色を用いた予備的な結果は、社会的投資が人々の色の好みに影響を与えることができ、行うことを示唆している：カリフォルニア大学、バークレーの学部生の間で、彼らは色の好みを評価した後に投与されたアンケートによって評価された”学校の精神”の量は、バークレー自身の青と金の色の好みと正の相関を持ち、バークレーのアーチライバル、スタンフォード大学の赤と白の好みと負の相関を持っていた。 逆パターンはスタンフォード大学の学部生の間で発見された。 この発見は、EVTの二つの重要な予測を支持しています。 第一に、それは社会文化的制度的所属が個人の生涯の間に色の好みに影響を与えることができることを示しています。 第二に、大学に対する学生の態度が色の好みによって引き起こされることは非常にありそうもないので、因果的方向性のさらなる証拠を提供する。 彼らは青と金が好きなので、彼らはバークレーが好きなので、彼らは青と金が好きなので、バークレーのような学生の人はそうしません。
オブジェクトの好みは、色の好みを引き起こすことをさらに予備的な証拠は、色の好みは、人々が色のオブジェクトの写真の偏ったサンプルを示すこ すべての参加者は、まず美的好みのために32BCP色を評価し、その後、彼らは色のオブジェクトの写真について様々な判断をしたスライドショーを見て、その後、同じ32bcp色を再び評価しました。 一つのグループのために、スライドショーは、望ましい赤いオブジェクト（例えば、イチゴやチェリー）の10枚の写真、望ましくない緑のオブジェクト（例えば、10枚の、スライムおよび型）、および他の色の20の中立目的。 他のグループは、10の望ましい緑色の物体（例えば、樹木および草地）、10の望ましくない赤色の物体（例えば、血液および病変）、および他の色の同じ20の中立 両方のグループは、スライドショーが空間美学に関する別の実験の一部であると言われ、その間に、与えられたラベルが画像に適しているかどうかを決定し、焦点物体の中心の位置をカーソルで示し、焦点物体の視覚的複雑さを評価し、焦点物体がどれだけ好きかを評価するよう求められた。 これまでの結果から，望ましい赤色物体を見たグループでは赤色の選好評価が有意に増加し，望ましい緑色物体を見たグループでは緑色の選好評価が有意に増加したことが分かった。 望ましくない物体の色の選好評価にも減少があったが、これらの減少は統計的に信頼性がなかった。 これらの知見は、色の選好が経験によって影響され得ることを示し、物体の選好が色の選好を引き起こすという主張を支持する。
EVTは、色の好みがオブジェクトの好みに因果的に影響を与える可能性を否定しないことに注意することが重要です。 明らかに、色がオブジェクトの好みに影響を与える多くの状況があり、特に色が同一のインスタンス（塗料、衣服、家具など）を区別する唯一の特徴である EVTは、実際には、色の好みは、人々が最終的に彼らが買った、作った、またはその色のために選んだものを好む程度に、正のフィードバックを介して強化される したがって、色の好みは、少なくとも退屈、新しい物理的または社会的状況、および/またはファッショントレンドなどの他の要因が、必然的に必然的に