[PHYS ORG] 연구원들은 여러 언어에 걸쳐 단어를 색상으로 매핑하는 알고리즘을 개발합니다.

바람이 휘몰아치는 바다의 모든 블루스 또는 늦여름 야생화 초원의 초록빛과 황금빛을 표현할 수 있는 언어는 없습니다. 전 세계적으로 다양한 언어가 고유한 레이블 집합을 사용하여 색상의 세계를 몇 개에서 수십 개까지 나누었습니다.

인간이 어떻게 이런 일을 했는지(지각할 수 있는 다양한 색상에 한정된 어휘를 사용)에 대한 질문은 오랫동안 연구되어 왔으며 매우 다양한 언어와 문화에서도 일관된 패턴이 나타났습니다. 그러나 언어 간의 약간의 차이는 여전히 존재하며, 덜 이해되는 것은 지역 문화의 다양한 의사 소통 요구가 그러한 차이를 유발하는 방법입니다. 일부 문화권에서는 다른 문화권보다 특정 색상에 대해 더 많이 이야기해야 하며, 그것이 언어를 어떻게 형성합니까?

새로운 연구에서 Penn’s MindCORE 프로그램의 박사후 연구원인 Colin Twomey와 School of Arts & Sciences의 생물학과 교수인 Joshua Plotkin이 이끄는 연구원들은 이러한 질문을 해결하고 문화의 의사 소통 요구를 추론할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다. 130개의 다양한 언어에서 이전에 수집된 데이터를 사용하여 특정 색상에 대해 이야기하는 것이 필수적입니다.

그들의 발견은 실제로 전 세계의 문화가 특정 색상에 대해 의사 소통해야 할 필요성이 다르다는 것을 강조합니다. 그러나 거의 모든 언어를 연결하는 것은 인간의 눈을 끄는 것으로 알려져 있고 영장류 식단에서 익은 과일의 색상과 일치하는 따뜻한 색상(빨간색과 노란색)에 대해 의사 소통하는 데 중점을 둡니다.

Penn 언어학자 Gareth Roberts와 심리학자 David Brainard가 공동 작업한 이 작업은 국립 과학 아카데미의 회보.

Twomey는 “색상 어휘가 색상의 의사 소통 요구를 효율적으로 표현할 수 있다는 사실은 20년 동안 존재해 온 아이디어입니다.”라고 말합니다. “좋아, 이것이 색상 어휘가 어떻게 형성되는지에 대한 우리의 생각이라면 우리는 거꾸로 가서 “글쎄, 이 어휘가 도달하는 데 필요한 의사 소통 요구 사항은 무엇이었을 것인가?” 지금의 모습은?” 어려운 문제지만 풀 수 있는 문제라는 직감이 있었다.

“색상 단어 문제는 고전적인 문제입니다. 색상의 무한대를 개별 단어 수에 어떻게 매핑합니까?” 플롯킨은 말한다. “Colin은 문제에 대한 진화론적 해석을 발견했습니다. 마치 서로 다른 용어가 표현하는 데 사용할 색상을 놓고 경쟁하는 것과 같습니다. 이는 우리가 이 130개 언어 각각에서 색상의 의사 소통 요구 사항을 추론할 수 있게 해주는 핵심 수학적 통찰력이었습니다. .”

이 연구는 인류학자 브렌트 베를린(Brent Berlin)과 언어학자 폴 케이(Paul Kay)가 50년 이상 전에 수집한 World Color Survey로 알려진 강력한 데이터 세트에 의존했습니다. 베를린과 케이는 전 세계 130개 언어 커뮤니티를 방문하여 발표했습니다. 네이티브 스피커 동일한 330개의 색상 칩으로 그들은 심지어 완전히 다른 언어들 거의 같은 방식으로 색상을 그룹화하는 경향이 있습니다. 게다가 화자들에게 “가장 붉은색” 또는 “가장 녹색인 녹색”이라는 이름의 특정 색상의 초점을 식별하도록 요청했을 때 화자의 선택은 언어 간에 매우 유사했습니다.

“그들의 결과는 정말 놀라웠습니다.”라고 Plotkin은 말합니다. “해명을 요구했다.”

상당한 연구가 뒤따랐고, 그 중 일부는 언어의 색상 어휘 사이의 현저한 유사성에 대한 한 가지 주요 이유가 생리학에 있다고 제안했습니다.

“언어가 다르고 문화가 다르지만 우리의 눈은 동일합니다.”라고 Plotkin은 말합니다.

그러나 가장 중요한 유사성의 또 다른 이유는 인간이 사용하는 언어에 관계없이 다른 사람보다 특정 색상에 대해 이야기하는 데 더 관심이 있기 때문일 수 있습니다.

Penn 팀은 초점 색상에 대한 World Color Survey의 데이터를 사용하여 가장 빨간색 또는 초록색에 대한 화자의 관찰을 바탕으로 설문 조사의 330가지 색상 각각과 관련된 의사 소통의 필요성을 추론했습니다.

Twomey는 “정말 놀라운 점은 가장 좋은 예를 들어 색상을 사용하여 그러한 의사 소통 요구 사항이 무엇인지 말할 수 있다는 것입니다.”라고 말합니다.

연구원들은 언어가 색상을 분할하는 방법에 대한 World Color Survey 데이터의 두 번째 부분을 사용하여 추론 알고리즘이 다른 언어의 의사 소통 요구를 예측할 수 있음을 검증할 수 있었습니다.

그들의 분석은 따뜻한 색조의 색상이 의사 소통 요구 사항이 더 높다는 이전 연구의 결과를 강조합니다. Plotkin은 “평균적으로 여러 언어에서 빨간색과 노란색은 다른 색상보다 수요가 30배 더 많습니다.”라고 말합니다.

Twomey는 “아무도 갈색빛이 도는 녹색에 대해 관심을 갖지 않으며 파스텔은 의사 소통 요구 사항에서 잘 표현되지 않습니다.”라고 덧붙입니다.

연구원들은 또한 우리와 같은 색각 시스템을 가진 과일을 먹는 영장류에 대한 기존 데이터를 조사했습니다. 이 영장류는 의사 소통이 필요한 색상 스펙트럼의 장소와 거의 정확하게 일치하는 색상으로 익은 과일을 먹는 경향이 있습니다. “과일은 식물이 씨앗을 퍼뜨리고 그것을 먹는 동물과 함께 타게 하는 방법입니다. 과일을 생산하는 식물은 이 동물들에게 눈에 띄도록 진화했을 것입니다. 익은 과일의 색깔과의 관계는 의사 소통이 필요하다는 것을 알려줍니다. 아마도 우리에게 가장 눈에 띄는 색상과 관련이 있을 것입니다.”라고 Twomey는 말합니다. “분명히 말해서, 이것은 우리가 과일에 대해 구체적으로 의사소통해야 하기 때문에 의사소통이 필요하다는 것을 의미하지는 않습니다.”

팀의 알고리즘은 유사점뿐만 아니라 언어 간의 차이점도 예측할 수 있었습니다. 빨간색과 노란색에 대한 강조는 보편적이었지만, 특정 언어는 파란색에 대한 의사 소통 요구가 높았지만 다른 언어에서는 녹색이 중요했습니다. 연구팀은 이러한 차이 중 일부가 생물지리학 및 거리와 관련이 있음을 발견했습니다. 비슷한 생태 지역을 공유하는 문화는 색상에 대한 의사 소통 요구가 더 비슷했습니다. 아마도 음식이나 기타 용도에 중요한 해당 지역의 식물이나 동물 때문일 것입니다.

의사 소통 요구에 대한 연구에 대한 이러한 접근 방식은 연구를 위한 다른 많은 영역을 열어줍니다. Twomey는 “이것은 소리, 무게, 온도 또는 다른 무엇이든 인지 공간을 분할해야 하는 다른 시스템으로 옮길 수 있는 것입니다.”라고 말합니다.

그리고 이 프레임워크를 사용하면 다음과 같은 다양한 질문을 추구할 수 있는 기회가 열립니다. 색상 그리고 언어.

“오늘날 사람들이 특정 색상에 대해 이야기하고 싶어하는 빈도를 추론했으므로 이제 언어 계통발생론을 사용하여 500~1000년 전에 사람들이 이야기한 내용을 추론할 수 있습니다. 어떤 역사적 사건이 우리의 대화 욕구의 변화와 일치하는지 색상에 대해?” 플롯킨은 말한다. “여기에는 아직 해야 할 일이 많이 있습니다.”

이러한 질문에는 이 작업을 가능하게 한 인간 지능 및 행동 연구를 위한 캠퍼스 허브인 MindCORE에서 지원하는 것과 같은 독특한 협력이 필요합니다. Twomey는 “저희 논문에서 함께 다루는 것과 같은 본질적으로 학제 간 질문은 서로 다른 분야의 전문가 팀이 필요하기 때문에 정확하게 작업하기 어려울 수 있습니다.”라고 말합니다. “따라서 여기 Penn에서 MindCORE의 지원을 받아 이 문제에 정확히 맞는 팀을 구성하게 된 것을 매우 행운으로 생각합니다.”