揭秘夢境：新算法告訴你夢中隱藏的心理與情緒

2020-09-03 中國科學報

作者：馮麗妃

夢是人們在現實生活中經歷的延續。圖片來源：iStock.com/《科學》

「我當時在家裡，那個可怕的紅色怪物就在我身邊。」青春期女孩Izzy在她的夢境日記中寫道，「我都嚇死了。」

像許多人一樣，Izzy會夢見一些現實中不太可能發生的事情和奇怪的人物。在一項新研究中，研究人員用自動化工具分析了數千個夢，結果表明Izzy的夢可能只是她青春期焦慮的一種表達——對其日常經歷的一種有趣反映。研究人員表示，該工具可以識別和量化夢中的角色、互動和情緒，有助於心理學家快速識別患者潛在的壓力源和心理健康問題。

縱觀歷史，人們一直試圖從夢中提取隱藏的意義。古巴比倫人相信夢包含預言，而古埃及人則將夢視為來自神的信息。19世紀90年代，西格蒙德·弗洛伊德給夢中的人物、物體和場景賦予了象徵意義，強調了性和攻擊性。

今天，大多數心理學家都支持「連續性假說」，即夢是現實生活的延續。許多研究表明，夢經常反映日常活動，可充當某種「夜間治療師」，幫助人們積累經驗，為現實生活中的問題做好準備。研究作者、美國貝爾實驗室計算社會學專家Luca Maria Aiello說：「如果我們能在一定程度上更好地理解夢，那麼或許也可以調整技術，改善現實生活。」

但夢境分析對心理學家來說是一項耗時的任務，他們必須將夢記錄提煉出組成部分，並尋找主題和模式。為加快這一過程，Aiello和同事建立了一個算法，可自動分析從「夢庫」（由經驗證的研究收集的夢境公共資料庫）收集的超過24000份夢境報告。

這個工具把夢境報告的語言分解成更小的片段：段落變成句子，句子變成短語，短語變成單詞。然後，它生成樹狀網絡來理解單個單詞之間是如何聯繫的。如果每個單詞都是一片葉子，那麼連接它們的樹枝就代表了語法規則。算法將這些詞分類（人或動物），並將它們與積極或消極情緒聯繫起來；它還將詞語間的互動分為攻擊性、友好性，以及性。

最後，使用心理學家普遍採用的編碼系統，並利用該算法計算每個夢的一系列分數，例如，角色的平均攻擊性，或消極情緒與積極情緒的比率。在8月25日發表於英國《皇家學會開放科學》的報告中，研究人員將該工具的得分與心理學家計算得分進行比較後發現，兩者得分在76%的情況下相匹配。

研究人員說，通過比較這些夢與不存在身體或精神狀況報告者的夢的平均得分，該算法可以識別不尋常的夢。這些「例外」的夢可能表明了壓力的來源或潛在的心理健康問題。

該算法還允許研究人員分析夢如何因性別、年齡或精神狀況的差異而產生不同。Izzy的夢境日記跨越13年，在她剛進入青春期的那段時間裡，她的負面情緒更為頻繁，這段時間通常與社交焦慮有關。她十幾歲的時候表現出性行為特點。同樣，一名被診斷患有創傷後應激障礙的越戰老兵的夢境報告顯示，其攻擊性明顯高於平均水平。

「夢不僅告訴我們今天做了什麼，還告訴我們自己是誰。」Aiello說，夢的模式反映了日常生活模式，支持了連續性假說。

哈佛大學睡眠精神病學家Robert Stickgold表示，這項研究是對夢境進行自動文本分析的一個「極好的例子」。「這將被證明是一種有用的技術。」但他警告稱，不同人口統計群體之間夢的明顯差異可能實際上源於報告的差異。例如，女性在夢中並不一定比男性體驗到更多的情感，但她們可能會用更多充滿情感的詞語來描述自己的夢。「對於一個夢和其報告之間的距離，我們可能需要稍微謹慎一點。」他說。

Stickgold還指出，如果不進一步了解做夢的人，就很難把夢和清醒的生活聯繫起來。Aiello對此表示贊同。他希望有一天能從更大範圍的夢境報告中提供即時的算法洞察力。這將有助於擴大數據集，讓研究人員更容易得出結論。做夢的人也可能從中受益。「這會讓你更好地了解自己的生活和心理。」

相關論文信息：

https://doi.org/10.1098/rsos.192080

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