Category strength and term maps

Módszerünkkel külön azonosítottuk a BCT-ket a férfi és női populációk számára. A terminustérképek ábráit a 7. kiegészítő részben, az S7-S97 ábrákon mutatjuk be a WCS összes olyan nyelvére vonatkozóan, ahol legalább nyolc férfi és nyolc női válaszadó volt. Az összes színes szót figyelembe véve az összes WCS-nyelvben, sok esetben úgy tűnik, hogy a férfi és női alpopulációk hasonló szóhasználatot használnak. Érdekel bennünket azonban azoknak az eseteknek a tanulmányozása, ahol a férfi és női megnevezési viselkedés nagyon eltérőnek tűnik. Hogy bemutassunk néhány lehetséges hasonlóságot és különbséget a hímek és nőstények közötti kategória-erősségben, két példával kezdjük. Az 1. ábra a női és férfi kategóriaerősség-értékeket, CSF és CSM, mutatja egymás mellett két WCS-nyelv esetében.

A bal oldali panel a kategóriák erősségét mutatja a Bauzi nyelv (L12 a WCS archívumában) férfi és női alpopulációi tekintetében. Minden piros (kék) pont egy-egy színes szót jelöl, és a női (férfi) kategória erősségének, CSF (CSM) értékének megfelelő magasságban van ábrázolva. Az azonos szónak megfelelő pontokat fekete vonalak kötik össze. A Nyelv 12 beszélői által használt hét színszó közül öt mindig alapszínes színszónak minősül (a két soha nem alapszínes színszó kategóriaerőssége 0), és még a férfi és női alcsoportokra való szétválasztás esetén is az öt szó mindkét alpopuláció tekintetében mindig alapszínes; a kifejezések kategóriaerősségének sorrendje nagyon hasonló a férfiak és a nők esetében. A férfi és női alpopulációk populációs terminustérképeit, amelyeket TMw,F és TMw,M néven jelölünk minden egyes w szónak megfelelő kategória esetében, hőtérképek formájában mutatjuk be a 2. ábrán. A terminustérképek minden egyes téglalap alakú képpontja egy, a WCS-ben használt színchipet képvisel, úgy, hogy a terminustérképek képpontjai és a WCS rácschipjei azonos módon vannak tájolva; a teljes WCS-chipkészletet az 1. kiegészítő szakasz S1. ábrája mutatja referenciaként. A sötétebb árnyékolás a terminustérképeken azt jelzi, hogy a megfelelő színeket az alpopuláció nagyobb hányada nevezi meg a wi szóval. A fehér színezés a terminustérképeken azt jelzi, hogy a megfelelő színeket soha nem nevezték meg a wi szóval. Láthatjuk, hogy a női és férfi beszélők megnevezési viselkedése mind az öt releváns színterminus esetében szorosan megegyezik.

A férfi és női alpopulációk eltérő viselkedést mutatnak a cakchiquel nyelvben (L17 a WCS archívumában). Az 1. ábra jobb oldali paneljén láthatjuk, hogy a kifejezések nemek szerinti kategóriaerősségek szerinti sorrendje nagyon eltérő. Visszatérünk erre a nyelvre abban a részben, amikor a férfi és női színmegjelölési viselkedés konkrét különbségeit vizsgáljuk.

Hogy globálisabb képet kapjunk arról, hogy a férfi és női színmegjelölési viselkedés mennyire lehet általánosságban hasonló vagy eltérő, a TMw,F és TMw,M közötti különbségeket a Diff (TMw,F, TMw,M) függvény segítségével számszerűsítjük az összes nyelvre és az összes olyan színszóra, amely legalább az egyik nem tekintetében alapvető. A 3. ábra az összes ilyen adat hisztogramját mutatja. Láthatjuk, hogy bár a legtöbb színkifejezés hasonló férfi/női megnevezési viselkedést mutat, vannak olyan kifejezések, ahol a különbség viszonylag nagy; 19 olyan, 14 nyelvet átfogó színszó van, amelyek Diff (TMw,F, TMw,M) értéke nagyobb, mint 0,25.

Az a fontos kérdés, hogy a színkategorizálásban itt kapott nagy különbségek valóban a nőstények és a hímek viselkedésének különbségeire utalnak-e? Lehetséges, hogy egy populáció bármilyen véletlenszerű felosztása két csoportra valószínűleg csak véletlenül ad némi különbséget a kategorizálásban (vagy, term-térkép megjelenésében). A 3. ábra eredményeinek statisztikai jelentőségének vizsgálatához minden populációt véletlenszerűen két alcsoportra (álnépi és álnői csoportra) osztottunk, és ugyanazt a módszert alkalmaztuk, hogy megtaláljuk az egyes nyelvek álnépi és álnői megnevezési viselkedése közötti különbségek globális eloszlását. Ezután megszámoltuk és feljegyeztük azoknak a kifejezéseknek a számát, amelyek Diff-értéke 0,25 felett van. Ezt 10 000 alkalommal végeztük el; a 3. ábra a kapott számlálások eloszlását mutatja, a területet 1 egységre normalizálva.

Tegyük fel most a következő nullhipotézist: “19 vagy több Diff ≥ 0,25 értékű esetet kaphatunk, ha véletlenszerűen két alcsoportra osztjuk az egyes populációkat”. Vegyük észre, hogy ha egységnyi területre normalizáljuk, a 3. ábrán látható hisztogram valószínűségi eloszlásként értelmezhető, amely az n magas Diff-értékű kifejezés megjelenésének valószínűségét mutatja. Ha a nullhipotézis helyes, akkor a normalizált hisztogram narancssárgával kiemelt “farka” területe 0,05-nél nagyobb vagy azzal egyenlő (a 95%-os határértéket használva). Ez azonban nem így van – a megfigyelt terület körülbelül 0,0191, ami azt jelenti, hogy a nagyfokú különbség a névadási viselkedésben – feltételezve, hogy az alcsoportok az általános populáció véletlenszerű felosztásával jönnek létre – nagyon kis valószínűséggel fordul elő. Ebből arra következtethetünk, hogy a férfiak és nők vizsgálatával megfigyelt különbségek statisztikailag szignifikánsak.

A Diff (w) > 0,25 értéket kielégítő 19 kifejezés elemzéséből kiderül, hogy három kifejezés a karaja nyelvből származik (L53 a WCS archívumában): ikura, iura és idy. Kay et al. (2009) megjegyzi, hogy a színmegnevezési adatok gyűjtése szabálytalan volt ezen a nyelven – az adatokat nem egyénekről, hanem csoportokról gyűjtötték, ami miatt az egyéni, alpopulációs és teljes populációs terminustérképek szokatlan eloszlást mutatnak. Ezért ezt a nyelvet kihagyjuk a vizsgálatból; megjegyezzük, hogy az L53 kihagyása minden szimulációs futtatásból még mindig 0,05-nél kisebb farokméretű hisztogramot eredményez, ami azt jelenti, hogy az L53 kizárása nem változtatja meg a statisztikai szignifikanciaelemzés következtetéseit.

Ha úgy döntöttünk volna, hogy a Diff (w) > 0,2 értékű kifejezéseket figyeljük meg, akkor 79 kifejezést találtunk volna a WCS-adatsorban. Ez túl sok terminus ahhoz, hogy ebben a tanulmányban esetről-esetre megvizsgáljuk, bár a Megbeszélésben kiemelünk néhány különleges példát ebből a halmazból. További szignifikanciaelemzést végezve azt találjuk, hogy 10 000-ből kevesebb mint 1%-ban 79 vagy több olyan terminust kapunk, amelyek Diff (w) > 0,2, így megállapíthatjuk, hogy ennek a terminushalmaznak a tanulmányozása is releváns.

Egyedi tanulmányok: nagy különbségek a női és férfi terminustérképek között

Az L53 vizsgálatból való eltávolítása után 16 szó marad 13 nyelvben; e nyelvek részletes adatait az 1. táblázat tartalmazza. Az alábbiakban ezt a 16 érdekes kifejezést vizsgáljuk meg. A listán szereplő nyelvek színtérképeit figyelembe véve a következő, nagy férfi-női különbségek által meghatározott kulcscsoportokat azonosíthatjuk:

• Az egyik nem lexikalizál egy kategóriát vagy egy kategóriafelosztást, a másik nem pedig nem (75, 81, 30, 94, 103, 67 nyelvek). Ezt az okozhatja, hogy az egyik nem hamarabb megtanul/elsajátít egy kategóriát, mint a másik nem, és a mi magas különbségű eseteinkben ez a színtér “zöld/kék/szürke” régiójában történik. Hagyományosan a “grue” azon színek gyűjteményére utal, amelyek az angolban kékkel vagy zölddel írhatók le.

• A nemek hasonló kategóriákat lexikalizálnak, de előfordulhat, hogy a kategóriának különböző preferált neve van. Ennek oka lehet az anyanyelvi színszavak szinonimái (103. nyelv), vagy kölcsönzött színszavak, amelyek versenyeznek a meglévő anyanyelvi színszavakkal (67., 45., 17. nyelv). A nagy különbségű esetekben ez a színtér “lila” régiójában és (egy példa) a “zöld/kék/grue” régiójában fordul elő.

• Más (6., 21., 34., 46., 49. nyelv).

A következőkben részletesebben megvizsgáljuk azokat az eseteket, amelyek egy kategória megjelenését jelzik csak az egyik nem színkategorizálási sémájában. Külön kiemeljük a Murle, a Patep, a Colorado, a Tboli, a Walpiri, a Mazahua, a Huastec és a Cakchiquel nyelvek által mutatott színelnevezési viselkedést. A többi nagy különbségű eset (a fentiekben “egyéb”-nek nevezettek) nem mutatnak szokatlan vagy érdekes viselkedést, ezért velük a 2. kiegészítő szakaszban foglalkozunk.

1. eset: Murle (L75)

A murle nyelvnek egyetlen olyan kifejezése van, a nyapus (w11), amely magas Diff-értékkel rendelkezik, lásd a 4. ábra második sorát. Láthatjuk, hogy a női alpopuláció szerint a w11 alkalmanként a színek “világoskék” tartományát jelöli, míg a férfi alpopuláció egyáltalán nem használja a w11-et. A férfi beszélők csak a w1-et használják a grue színek jelölésére. Bár a nőneműek is használják a w1-et a grue színek jelölésére (a grue kategória), a kifejezéstérképek arra utalnak, hogy a női alpopuláció egy gyenge extra kategóriát használt a “világoskék” színekre, amit a férfi alpopuláció nem használ. Azt is észrevehetjük, hogy a nőstények grue kategóriája a zöld árnyalatok felé polarizálódik, míg a férfiak “grue” kategóriája viszonylag kiegyensúlyozott.

2. eset: Patep (L81)

A patep nyelvben egy kifejezés van, a bilu (w8), amely magas Diff-értékkel rendelkezik, lásd az 5. ábra harmadik sorát. Láthatjuk, hogy a w8 jelöli legjobban a színek “kék” régióját. A férfi w8 kategória szürkeárnyalatos színezése alapján azonban azt is láthatjuk, hogy a férfi beszélők nem használják elég gyakran és nem elég következetesen a w8-at ahhoz, hogy a w8-at CSM alapértéknek minősítsék. A férfi beszélők ugyanis a w2-t a “kék” és a “zöld” színek jelölésére használták, és alkalmanként a w1-et is használják a “zöld” színek jelölésére. A nőneműek a “zöld” és a “kék” színkategóriákat egyértelműen a w2-vel, illetve a w8-cal különítik el.

3. eset: Colorado (L30)

A coloradói nyelvben egy kifejezés van, a losimban (w4), amelynek magas Diff-értéke van, lásd a 6. ábra első sorát. A nők a w6-ot a “kék”, a w4-et pedig a “zöld” jelölésére használják. Ezzel szemben a férfiak ritkán használják a w4-et a “zöld” és a “kék” színek jelölésére; a w6-ot a férfi lakosság meglehetősen ritkán használja, és úgy tűnik, hogy olyan színek jelölésére használják, amelyek nem tartoznak egy ismert kategóriába sem.

4. eset: Tboli (L94)

A tboli nyelvben egy kifejezés van, a gingung (w7), amelynek magas Diff-értéke van (lásd a 7. ábrát). A nők a w7-et a “sötétkék-lila” jelölésére használják, míg a férfiak ritkán használják a w7-et; a “sötétkék-lila” színek egyetlen más férfi kategóriában sem szerepelnek.

színterminusnak megfelelő női és férfi terminustérképek

A következő esettanulmányokban ugyanazon színkategóriára vonatkozó konkurens nevek együttes előfordulását figyelhetjük meg.

5. eset: Walpiri (L103)

A walpiri nyelvben egy terminus, a wajirrkikajirrki (w12) magas Diff-értékkel rendelkezik, lásd a 8. ábra második sorát. A nőstényeknek két konkurens szava van, amelyek a “zöld” színeket jelölik: w12 és w14. A “fekete” és a “kék” színeket a w7 fedi le. Ezzel szemben a hímek ritkán használják a w12-t a “zöld” jelölésére, viszont a w14-et (és nagyon ritkán a w7-et) a “zöld” jelölésére. A w7 kategóriában való gyenge jelenléten kívül a “kék” színek mind a hímek, mind a nőstények esetében a w10 nem alapvető kategóriában jelennek meg (a nőstények esetében nagyobb erővel). A walpiri nyelvvel részletesen foglalkozott Lindsey és Brown (2009), akik öt színmegjelölési motívum létezését azonosították ebben a nyelvben; úgy tűnik, hogy a színmegjelölés nemi különbségei hozzájárulnak ehhez a változatossághoz.

6. eset: (L67)

A mazahua nyelvben két olyan kifejezés van, amely magas Diff értékkel bír: morado és verde. A szavakra a WCS felsorolása alapján w28, illetve w47 értékkel hivatkozunk. A w47-re vonatkozó férfi és női terminustérképek a 9. ábra hatodik sorában láthatók. Láthatjuk, hogy a férfi beszélők szinte soha nem használják a w47-et semmilyen szín jelölésére, míg a nők nagy gyakorisággal és következetesen használják a w47-et az angol “green” kategóriához közelítő színek leírásakor. Ez különösen érdekes, ha megvizsgáljuk a 9. ábra második sorában látható w4 terminustérképeit. A nőstények a w4-et az angol “kék” színek jelölésére használják, míg a hímek a w4-et a “kék” és a “zöld” színek kombinációjának (“grue”) jelölésére. Ez tehát egy olyan példa, ahol az egyik nem egy nagy kategóriát (“grue”) lexikalizál, míg a másik nem két kisebb kategóriára (“kék” és “zöld”) osztja azt. A w28 férfi és női terminustérképeit a 9. ábra ötödik sora mutatja. w28-t a férfiak és a nők a színek “lila” régiójának jelölésére használják. A női beszélők azonban csak a w28-at használják a “lila” jelölésére, míg a férfi beszélők a w7-et is használják a színek ugyanezen halmazának jelölésére.

7. eset: Huastec (L45)

A huastec nyelvnek két olyan kifejezése van, a morado és a muyaky (w5 és w6), amelyek magas Diff-értékkel rendelkeznek (lásd a 10. ábrát). A nők és a férfiak mindkét kifejezést a színek “lila” tartományának jelölésére használják. A női beszélők azonban a w6-ot, míg a férfi beszélők a w5-öt részesítik előnyben. Érdekes, hogy ebben a nyelvben a férfiak a spanyolból kölcsönzött morado kifejezést használják, míg a nők a (hagyományos) muyaku kifejezést. Ez hasonló mintázatot mutat, mint amit Samarina (2007) talált a kaukázusi nyelvekben, amit a nemek közötti életmódbeli különbségekkel magyaráz. A nők, akik jellemzően részt vesznek az élelmiszerekre, festékekre és növényekre való odafigyelést igénylő gyakorlatokban, inkább az őshonos, leíró színkifejezéseket használják. A férfiak ezzel szemben részt vesznek a kereskedelemben és más, a hazai környezeten kívüli tevékenységekben, ami ahhoz vezet, hogy elvontabb, átvett színkifejezéseket használnak.

8. eset: (L17)

A cakchiquel nyelvben egy kifejezés van, a lila (w16), amely magas Diff-értékkel rendelkezik, lásd a 11. ábra ötödik sorát. A nők a w16-ot a “világos lila” jelölésére használják; a férfiak ritkábban és következetesebben használják a w16-ot ugyanannak a színkészletnek a leírásakor. Ugyanakkor láthatjuk, hogy míg a nőstények a w10-et a “sötét lila” színek jelölésére használják, addig a hímek a w10-et a “lila” régió összes színének jelölésére használják, beleértve a világos és a sötét változatokat is.

Hím és női kategóriapéldák

Fider és munkatársai (2017) ismertetik a kategóriapéldák azonosításának és elemzésének módszereit egy színmegnevezési feladat adatai alapján. Ezeket a módszereket a női és férfi alpopulációkra alkalmazva azt találtuk, hogy bár néhány nyelvben a férfi és női példák különböznek, ez az eredmény statisztikailag nem szignifikáns, abban az értelemben, hogy hasonló mintázatokat figyeltünk meg a véletlenszerűen kiválasztott álnépi és álnői populációkkal végzett szimulációkban. Meg kell jegyezni, hogy az algoritmus, amely egy kategória exemplumát lokalizálja, egy színgyűjtemény háromdimenziós középpontjának megtalálásán és a WCS színkészletre való visszavetítésén múlik. A színek eredeti gyűjteménye a WCS színkészletből származik, amelyet elsősorban egy háromdimenziós színtest “felszínéről” választanak ki; a tömegközéppont kiszámítása és visszavetítése a WCS rácsra hibalehetőséget vezet be, és a látszólag véletlenszerű férfi/női példányok eredményei egyszerűen ennek a problémának a következményei lehetnek. A példánkon alapuló módszereinkkel és eredményeinkkel kapcsolatos részletek a 4. kiegészítő szakaszban találhatók.