44、色彩分类与命名：从理论到模拟的深入探索

色彩分类与命名：从理论到模拟的深入探索

色彩心理显著性的多元认知

在色彩研究领域，对于心理显著性的理解存在多种观点。一种被广泛接受的观点是，心理显著性是从颜色名称列举任务中术语的出现顺序和频率得出的指标，这是基于语言学的判定方式。然而，也有其他观点并不依赖于色彩词汇。

Conway等人利用世界颜色调查（WCS）的颜色命名数据，通过交际效率或意外性指标来认知基本颜色术语（BCT）的心理显著性。与之不同，Fider等人则将BCT的心理显著性估计为群体成员命名共识的程度，通过“颜色强度”来衡量。

此外，在心理物理研究中，通过精心指定以最小可觉差（JND）表示的颜色刺激，来探究颜色类别边界的性能，从而捕捉语言标签对边界感知和形成的影响。

色彩类别概念的可视化新途径

近年来，受实证研究、计算建模和认识论的推动，出现了一种几何方法来可视化基本颜色类别（BCC）。这种方法将BCC表示为能够最优划分颜色空间的指称区域。概念色彩空间的区域是“良构”（凸性）的，即属于任何BCC的颜色彼此之间相似度最大，而与其他BCC的颜色差异最大。

将颜色类别表示为凸包（CIELAB空间），能够呈现个体色彩空间的结构，捕捉个体在颜色命名模式上的差异，以及同一语言内不同地区的颜色分类差异。这一研究方向为量化不同语言之间颜色分类模式的差异开辟了道路，有助于准确呈现颜色术语在不同语言间的含义。同时，它还能帮助我们理解概念色彩空间在个体发展过程中的动态变化，以及双语或多语环境对其的影响。

色彩分类研究的现状与拓展

当前，色彩分类领域正经历着更深入的研究探索。研究主要围绕其普遍机制、模式、结构和动态展开，这些因素由感知