本論：カテゴリの並べ替えタスク

表2
28の感情用語が８つのカテゴリに配置される頻度（＊２つの長方形を加筆・・・薄い線があいまいさの部分）

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表2は、28の刺激用語のそれぞれが8つの感情カテゴリに分類される頻度を示しています。 8つのカテゴリは、図1の予測（およびサポート）に従って表内で順序付けられています。逆に、表2のデータを使用して、8つのカテゴリの順序を推定することもできます。頻度データが循環順序で予想されるパターンに最大限に類似するまで、試行錯誤によってそれらを繰り返します。

循環順序で予想されるパターンは、表2で概算したものにすぎません。各行は対称分布を示す必要があり、両端の列も隣接していることを理解した上で、左右の2つの列に意味的な頻度が続きます。表2からわかるように、このパターンはすでに明らかであるため、試行錯誤の手順は必要ありませんでした。このパターンからの逸脱は28ケース中6ケースのみであり、これらの大部分は些細なものでした。 （最も逸脱したケースは「悲しい」という言葉で見ることができます。）

感情用語の曖昧さ
表2は、28の感情を表す用語の、別の興味深い特性も示しています。各用語は、いくつかのカテゴリに配置できるという意味で鋭い境界線を欠いているように見えます。各カテゴリの配置に関連する確率は、循環順序のカテゴリの位置によって体系的に変化します。したがって、各感情用語はファジー（曖昧）集合のラベルと見なすことができ、明確な境界のないクラスとして定義され、メンバーシップから非メンバーシップへの段階的ではありますが指定可能な遷移があります。

感情を表す用語に対するこのような結果は、「曖昧さが一般的な自然言語カテゴリの特徴である」という見解と一致しています（Hersh＆Caramazza、1976; Labov、1973; Lakoff、1973）。したがって、感情ラベリングプロセスをマッピング関数として見ることは有益です。各内部感情状態は、「幸福」や「悲しさ」などの感情ラベルに対応する各ファジー集合のメンバーシップのグレードを指定する値（0〜1）に関連付けられます。私が知る限り、このアプローチが影響を与えることの意味についての実証的調査は行われていません。

感情用語の境界の曖昧さは、その循環順序の説明を提供する場合があります。例えば、喜びと興奮は、それらのファジー境界がかなり重なるため、円形の順序では密接です。曖昧な境界を持つ一連の重複領域は、感情空間の連続配置になります。実際、Schlosberg（1952）が円形の配置を構築できるようにしたのは、この感情カテゴリの境界間の曖昧さなのです。