在热度图中，用红色往往代表较坏的情况，而绿色或者黄色表示较好的情况。via Trulia
显然，有部分概念并不能和某一颜色产生关联，设计者们可能会将这当做是自由发挥的好机会，但是Stone则将其视为利用数据对文字与色彩的关联进行深度挖掘的时机。在2015年的项目研究中，Stone和Tableau的研究科学家Vidya Setlur利用谷歌的n-gram来计算颜色名称出现的频率，设计了一个能够生成有语义色彩的算法，然后在谷歌图片中检索其代表色。
举个例子，用n-gram方法搜索‘黄色’这个词，会出现与‘出租车’关联的结果。同时，用谷歌图片搜索‘出租车’，会出现各种颜色出租车的图片（比如在纽约的一些新车是石灰绿的），但其中黄色车的频率最高。Stone和Setlur设计了一个算法来对这些图片进行聚类并产生关联最强的颜色，这个时候，就是亮黄色。
即时你没有你自己的语言色彩算法，你也可以自己推断语义概念与颜色之间的关系，毕竟用这个是聪明的做法。