term strengthの視覚化 aは言語12のデータ、bは言語17のデータである。 各サブ図において、言語の各色単語wは、高さCSM(w)で青色、高さCSF(w)で赤色でプロットされている。 各グラフの黄色の領域内にある点は、潜在的に基本である色彩語に対応し、上の点は常に基本である色彩語に対応し、下の点は決して基本でない色彩語に対応する

左図は、Bauzi言語（WCSアーカイブのL12）の男性と女性の部分集団に関するカテゴリーの強さを示したものである。 各赤（青）点は色のついた単語を表し、その女性（男性）カテゴリーの強さ、CSF（CSM）値に対応する高さでプロットされています。 同じ単語に対応する点は、黒い線で結ばれている。 言語12話者が使用する7つの色彩語のうち、5つは常に基本的な色彩語に分類され（2つの決して基本的でない色彩語はカテゴリー強度0）、男性と女性のサブグループに分けても、5つの単語は両方のサブ集団に関して常に基本的であり、単語のカテゴリー強度の順序は男性と女性で非常に似ています。 図2には、男性と女性の母集団の用語マップ（単語wに対応する各カテゴリをTMw,FとTMw,Mとする）がヒートマップで示されている。 用語マップの各矩形画素はWCSで使用されるカラーチップを表し、用語マップの画素とWCSのグリッドチップは同じ向きになるようにした。 用語マップの濃い網掛けは、対応する色が下位集団のより大きな割合でwiという単語で命名されていることを示す。 用語マップの白色化は、対応する色がwiという単語と一緒に名付けられることがないことを示す。 図2

男女別データにおける言語12の部分母集団タームマップ。 各行が単語に対応し、左パネルが女性のタームマップ、右パネルが男性のタームマップ

Cakchiquel言語（WCSアーカイブのL17）では男性と女性の部分集団が異なる振る舞いを見せている。 図1の右図では、性別に由来するカテゴリー強度に従った用語の順序が大きく異なっていることがわかる。

男性と女性の命名行動がどの程度一般的に似ているか、または異なっているかをよりグローバルに見るために、我々はすべての言語、および少なくとも1つの性別に関して基本であるすべての色の単語の間で関数Diff (TMw,F, TMw,M)を使用してTMw,FとTMw,M間の差を定量化する。 図3は、これらすべてのデータのヒストグラムである。 ほとんどの色彩用語が類似した男女の命名行動を示す一方で、その差が比較的大きい用語があることがわかる。14言語にわたって、Diff (TMw,F, TMw,M) 値が 0.25 より大きい色彩用語が 19個ある。 3

実データとシミュレーションDiffデータ。 a Diff値分布のヒストグラム。 b 集団を擬女性と擬嬢性にランダムに分割し（単位面積を持つように正規化）、Diff ≧ 0.25 の場合の件数（非横軸）を示すヒストグラム。 オレンジ色で強調された尾部は、このような「興味深いケース」が19個以上あった反復の割合を示す

ここで得られた色分類の大きな違いは、本当にメスとオスの行動の違いの特徴なのか、ということが重要な疑問である。 母集団を無作為に2群に分けた場合、偶然に分類の違い（あるいは用語マップの見え方）が生じる可能性はあるかもしれない。 そこで、Fig.3の結果の統計的な意味を調べるために、各母集団をランダムに2つのサブグループ（擬似男性グループと擬似女性グループ）に分け、同じ方法で各言語の擬似男性・擬似女性の命名行動の違いの全体分布を求めました。 そして、Diff値が0.25を超える用語の数を数え、記録した。 図3は、得られた数の分布を面積が1単位になるように正規化したものである。

ここで、「各母集団をランダムに2つのサブグループに分割すると、Diff≧0.25のケースが19以上得られる」という帰無仮説を仮定してみる。 なお、図3のヒストグラムは、単位面積になるように正規化すると、n個の高Diff項が出現する可能性を示す確率分布と解釈することができる。 帰無仮説が正しい場合、オレンジ色でハイライトされた正規化ヒストグラムの「尾」は、（95%カットオフを使用して）0.05より大きいか等しい面積を持つことになります。 これは、一般母集団を無作為に分割してサブグループを形成したと仮定すると、命名行動に大きな違いが非常に小さい確率で生じることを意味する。 したがって、男性と女性を研究することによって観察される差は統計的に有意であると結論づけることができる。

Diff (w) > 0.25 を満たす19語を分析すると、3語がカラジャ語（WCSアーカイブのL53）から来ていることがわかる：イクラ、イーラ、イディ。 Kay et al. (2009)は、この言語では色名データの収集が不規則であり、データは個体からではなく集団で収集されたため、個体、小集団、全集団の用語マップが異常な分布となったことを指摘している。 L53を除外しても、統計的有意性解析の結論は変わらない。

もし、Diff (w) > 0.2 の用語を観察することにした場合、WCSデータセットには79の用語が見つかったことになる。 これは、この論文でケースバイケースで研究するには多すぎるが、このセットからいくつかの特別な例を考察で取り上げている。 さらに有意性解析を行った結果、Diff (w) > 0.2で79以上の単語が得られるのは10,000件中1％未満であり、この単語セットの研究も関連性があると結論付けられる。

Case studies: large differences between female and male term maps

L53を調査から外した結果、13言語で16語が残った。これらの言語の詳細情報は表1に示されている。 以下では、この16の用語のうち、注目すべきものを探ってみる。

• 一方の性別はカテゴリまたはカテゴリ分割を語彙化し、他方の性別は語彙化しない（75、81、30、94、103、67言語）。 これは、一方の性別が他方の性別よりも先にカテゴリーを学習/獲得したことが原因であると考えられ、我々の高拡散ケースでは色空間の「緑/青/灰色」領域でこの現象が起きている。 従来、「grue」は英語でblueかgreenで表現できる色の集まりを指していました。

• 男女は類似したカテゴリを語彙化しますが、カテゴリに対して異なる好ましい名前を持っている場合があります。 これは、ネイティブの色彩語の同義語（言語103）、または既存のネイティブの色彩語と競合する借用色彩語（言語67、45、17）により引き起こされる可能性があります。 高拡散のケースでは、色空間の「紫」領域と（一例）「緑/青/灰色」領域でこれが発生しています。

• その他（言語 6、21、34、46、49）。

で整理した。以下、一方の性別のみの色分類スキームにおけるカテゴリーの出現を示すケースについてより詳細に考察していく。 具体的には、Murle、Patep、Colorado、Tboli、Walpiri、Mazahua、Huastec、およびCakchiquel言語によって示される色名付け動作にハイライトを当てる。

ケース1: Murle (L75)

Murle言語にはnyapus (w11) という高いDiff値を持つ単語がある（図4の2行目参照）。 女性亜集団によると、w11は色の「水色」領域を指定することがあるが、男性亜集団はw11を全く使用しないことがわかる。 男性話者は、グリューの色を指定するためにw1のみを使用する。 女性もw1を用いてグリュー色を指定するが（グリューカテゴリ）、用語マップを見ると、女性亜集団は男性亜集団が用いない「水色」をカバーする弱い追加カテゴリを用いているようである。 また、女性の「grue」カテゴリは緑色に偏っているが、男性の「grue」は比較的バランスがとれている。

言語75から選択されたカテゴリ。 以下、灰色のカラーマップはカテゴリのnever-basicnessを示す

ケース2：Patep (L81)

Patep言語には高いDiff値を持つbilu (w8) という語が一つあり、図5の3段目を参照されたい。 w8は色の「青」領域を最もよく指定していることがわかる。 しかし、w8がCSMの基本であると言えるほど、男性話者がw8を頻繁に、あるいは一貫して使っていないことも、男性w8カテゴリのグレースケール彩色から分かる。 実際、男性話者は「青」と「緑」の色を指定するためにw2を使用し、また「緑」の色を指定するためにw1を時折使用している。 女性は「緑」と「青」をそれぞれw2とw8で区別している。

言語81

ケース3：コロラド語（L30）

コロラド語には、図6の1段目にあるようにDiff値が高いロシンバン（w4）という用語がある。 女性はw6で「青」、w4で「緑」を表す。 一方、男性は「緑」と「青」の両方の色を指定するためにw4を使うことはほとんどない。w6は男性ではかなり稀で、既知のカテゴリーに入らない色を指定するために使われているようである。

言語30から選択したカテゴリー

事例4：トボリ語（L94）

トボリ語にはgingung（w7）というDiff値の高い語が一つあります（図7参照）。 女性は「濃い青紫色」を指定するためにw7を使用するが、男性はw7をほとんど使用しない。「濃い青紫色」は他の男性のカテゴリーには表れない。

言語94から選択されるカテゴリー。 色彩用語w7

次の事例では、同じ色彩カテゴリーに競合する名称が共存していることが観察される。

Case 5: Walpiri (L103)

Walpiri言語にはwajirkikajirk (w12) という一つの用語があって、図8の2行目にあるように高いDiff値であることが示されている。 女性は「緑」の色を指定するw12とw14という2つの単語が競合している。 黒」と「青」はw7でカバーされている。 一方、オスはw12で「緑」を指定することはほとんどなく、w14（とごくたまにw7）を使って「緑」を指定する。 青」の色は、w7に弱い存在であるほかは、男女とも非基本カテゴリーのw10に現れる（女性の方が強度が高い）。 WalpiriはLindsey and Brown (2009)で詳細に検討されており、この言語には5つの色名モチーフが存在することが確認されている。

言語番号10から選択したカテゴリー

事例6: Mahahua (L67)

Mazahua言語には、高いDiff値を持つ2つの用語、moradoとverdeがあります。 WCSの列挙に基づき、それぞれをw28、w47と呼ぶことにする。 w47の男女別用語マップをFig.9の6段目に示す。 男性ではw47はほとんど使われないが、女性では英語の “green “に近い色を表すときに高い頻度と一貫性を持って使われていることがわかる。 このことは、図9の2行目に示したw4の用語マップを考えると、特に興味深い。 女性は英語の “blue “の色を表すのにw4を使っており、男性は “blue “と “green “の組み合わせの色（”grue”）を表すのにw4を使っているのである。 したがって、これは一方の性別が大きなカテゴリー（”grue”）を語彙化し、他方の性別がそれを2つの小さなカテゴリー（”blue “と “green”）に分割している例と言えるでしょう。 図9の5段目にw28の男女の用語マップを示した。w28は、色の「紫」領域を指定するために、男性でも女性でも使用されている。 しかし、女性話者が「紫」を指定するためにw28だけを使うのに対し、男性話者は同じ色の集合を指定するためにw7も使う。

言語67

ケース7から選択されるカテゴリ。 ワステカ語（L45）

ワステカ語には、Diff値の高いmoradoとmuyaky（w5とw6）という用語がある（図10参照）。 女性も男性も、色の「紫」領域を指定するためにこの2つの用語を使う。 しかし、女性話者がw6を好むのに対し、男性話者はw5を好む。 興味深いのは、この言語では、男性はスペイン語から借用したmoradoという用語を使い、女性は（伝統的な）muyakuを使うことである。 これは、Samarina（2007）がコーカサス地方の言語で発見したものと同様のパターンを示しており、生活様式の性差によって説明される。 食品、染料、植物に注意を払う必要がある習慣に典型的に関与している女性は、固有の、説明的な色彩用語を使用する傾向がある。

言語45

ケース8より選択したカテゴリー。 Cakchiquel (L17)

Cakchiquel言語には、図11の5行目を参照すると、高いDiff値を持つlila (w16) という用語が一つある。 女性は「薄紫」を表すのにw16を使用し、男性は同じ色の集合を表すのにw16を使用する頻度や一貫性が低い。 しかし、女性はw10で「濃い紫」を表現するのに対し、男性はw10で「紫」領域のすべての色（薄い紫と濃い紫を含む）を表現していることがわかる

Selected categories from Language 17

Male and female category exemplars

Fiderら（2017）において、色名付けタスクからのデータによるカテゴリー模範の特定および分析方法について概説しています。 それらの方法を女性および男性亜集団に適用したところ、いくつかの言語では男性と女性の模範が異なっていたが、ランダムに選択した擬似男性および擬似女性集団によるシミュレーションで同様のパターンが観察されたという意味で、この結果は統計的に有意ではないことが分かった。 あるカテゴリの模範を見つけるアルゴリズムは、色の集まりの3次元セントロイドを見つけ、それをWCSカラーセットに投影し直すことに依存していることに注意する必要がある。 元の色集合はWCSの色集合であり、主に3次元色立体の「表面」から選ばれる。重心を計算してWCSグリッドに投影し直すと誤差が生じる可能性があり、一見ランダムに見える男性/女性の模範結果は、この問題の結果である可能性がある。 模範解答に基づく方法と結果に関する詳細は、補遺4.に記載されている

。