Más palabras para los colores cálidos que para los fríos

Analizando el lenguaje del color

Los científicos cognitivos descubren que la gente se comunica
con más palabras para definir los colores cálidos que los colores fríos.
Imagen: Courtesy of the researchers (edited by MIT News)

El ojo humano puede percibir millones de colores

El ojo humano puede percibir millones de colores diferentes, pero el número de categorías que usan los idiomas para agrupar esos colores es mucho menor. Algunos idiomas usan tan sólo tres categorías de colores (palabras que corresponden a negro, blanco y rojo), mientras que las lenguas de las culturas industrializadas utilizan hasta 10 o 12 categorías.

En un nuevo estudio, los científicos cognitivos del MIT han encontrado que las lenguas tienden a dividir la parte de colores cálidos del espectro en más palabras, como naranja, amarillo y rojo, en comparación con los colores fríos como verde y azul.

Encontraron este patrón en más de 100 idiomas distintos, y puede reflejar el hecho de que la mayoría de los objetos que se destacan en una escena son de color cálido, mientras que los colores más fríos como el verde y el azul tienden a encontrarse en los fondos.

Conclusión

Con el lenguaje aprendemos los nombres de los tonos de color existentes en la sociedad que nos rodea para permitir comunicarnos de forma más eficaz. Cada grupo de individuos vive rodeado de realidades distintas que ofrecen tonalidades y matices de color particulares que permite ampliar el vocabulario para adaptarse a esas circunstancias. Es lógico que las necesidades de comunicación y entendimiento entre los humanos haga necesario el uso de más palabras para referirnos a objetos que estén en primer plano (objetos, alimentos...) y distinguirlos del fondo (árboles, cielo...).


Fuente: Analyzing the language of color

Color, instagram y estado de ánimo

Las fotos publicadas por individuos deprimidos tiene más probabilidades de ser más azules, más grises y más oscuras, según un estudio de investigación realizado en la Universidad de Harvard y la Universidad de Vermont desarrollado por Andrew G. Reece y Christopher M. Danforth.

Las fotos de Instagram revelan marcadores predictivos de depresión

Tal como indican los investigadores del estudio publicado en agosto de 2016, "utilizando los datos Instagram de 166 individuos, aplicamos herramientas de inteligencia artificial para identificar con éxito marcadores de depresión."

Los datos estadísticos se extrajeron de 43.950 fotos Instagram de los participantes, utilizando el análisis de color, los componentes de metadatos, y la detección algorítmica del rostro.

En las fotos publicadas por individuos deprimidos existían más probabilidades de que las tonalidades dominantes fueran más azules, más grises y más oscuras.

El acierto del color superó incluso a los atributos fotográficos de las caras (felices, tristes, preocupados, etc.) que resultados menos eficaces para detectar la depresión.

Filtros

El filtro Valencia resultó ser el más utilizado por los usuarios que no estaban deprimidos, mientras que los sí lo estaban tenían más probabilidades de usar Inkwell. El filtro Valencia tiene la característica de que aclara las fotos, el Inkwell las convierte a blanco y negro.

Conclusión 

Una vez más se demuestra la correlación existente entre las emociones y los colores. Estos hallazgos sugieren nuevas vías para la detección temprana y la detección de la enfermedad mental, según apuntan sus autores.

El color influye en nuestras emociones y nuestro estado de ánimo afecta la percepción de los colores.